目录

1，项目流程

2，代码实现

3，结果展示

应用场景主要是在监控系统和驾驶员安全监测中：

1. 监控系统：可以将该项目应用于监控摄像头的视频流中，实时检测闭眼行为。通过实时计算闭眼次数和眼睛长宽比，可以预警或记录监控区域内人员的疲劳程度。当人员频繁闭眼时，可能表明其处于疲劳或注意力不集中状态，系统可以及时发出警报，提醒人员保持警觉。

2. 驾驶员安全监测：可以将该项目应用于车载摄像头的视频流中，实时监测驾驶员的闭眼行为。通过检测驾驶员的眼睛状态，可以判断其是否处于疲劳驾驶状态。当驾驶员频繁闭眼或长时间闭眼时，系统可以发出警报，提醒驾驶员休息或采取措施，以避免危险情况的发生。

这些应用场景可以帮助提高监控系统的效率和驾驶安全性，减少因疲劳驾驶引起的意外事故。同时，也可以用于研究和分析人的视觉习惯和疲劳程度，为相关研究提供数据支持。

1，项目流程

1. 导入工具包和库：

   • 导入所需的工具包和库，包括scipy.spatial.distance用于计算距离，collections.OrderedDict用于保持字典顺序，numpy用于数值计算，argparse用于解析命令行参数，time用于时间相关操作，dlib