titocampos / detector-fadiga Goto Github PK

Projeto do curso de Visão Computacional do Sigmoidal. Trata-se de uma aplicação prática de Visão Computacional e Aprendizado de Máquina. O programa desenvolvido é capaz de identificar sinais de fadiga em tempo real, como o fechamento prolongado dos olhos, a partir de um fluxo de vídeo. Nessa versão foi utilizado o detector de marcos faciais do pacote mediapipe para determinar a posição dos olhos e calcular a Relação de Aspecto dos Olhos (EAR). Quando a EAR está abaixo de um limiar definido durante um número específico de quadros consecutivos, o programa considera que a pessoa está com sinais de fadiga e aciona um alarme.

A estrutura do projeto é a seguinte:

.
|-- arquivos/alarm.wav
|-- src/main.py
|-- src/detector.py 
|-- src/utils.py 
|-- src/requirements.txt

• alarm.wav: som de alarme que será tocado quando sinais de fadiga são detectados.
• main.py: script Python principal que contém a lógica da aplicação.
• detector.py: script Python com a classe para uso do pacote mediapipe.
• uteis.py: script Python com funções utilitárias.
• requirements.txt: arquivo que lista as dependências necessárias para executar o programa.

Para executar este projeto, você precisa ter o Python instalado em seu sistema. Executre os comando abaixo para instalar as dependências do projeto:

py -3 -m venv venv
venv\Scripts\activate.bat
pip install -r requirements.txt

SOUKUPOVA, Tereza; CECH, Jan. Real-time eye blink detection using facial landmarks. In: 21st computer vision winter workshop, Rimske Toplice, Slovenia. 2016.