移动端实时疲劳驾驶检测

在ARM端实现疲劳驾驶实时检测，检测速度20FPS以上。
软件环境: 移动端框架ncnn、opencv、qt。
硬件环境: samsung6818A53系列ARM,cpu: Cortex-A53,8核。

检测流程

通过USB（红外）摄像头采集驾驶员面部图像,基于MTCNN检测驾驶员人脸，保存眼睛状态序列，根据PERCLOS准则做出疲劳预警。

具体实现

1.caffe模型转ncnn、交叉编译Opencv\ncnn的arm库；
2.基于QT的Qwidget类创建QT widget Application，videodevice类管理摄像头，eye_statue类实现眼睛状态识别，mouth_statue类实现嘴部状态识别，mtcnn类实现人脸及特征点检测，widget类实现PERCLOS疲劳检测，及低头预警；

上学时参加禁赛用的，有些粗糙了>-<