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(全国物联网大赛一等奖,挑战杯铜奖)基于QT的人脸识别,定位导航,脑电心率测算,用GPRS传到服务端的疲劳驾驶检测系统

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aliushn/GPRS_GPS_Heart_TGAM_Camera

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GPRS_GPS_Heart_TGAM_Camera

基于QT的人脸识别,定位导航,脑电心率测算,用GPRS传到服务端的疲劳驾驶检测系统(本系统分为底层硬件端及云端)本套代码是硬件采集端的

简介:

本系统是植入到树莓派里面的,当然也可以电脑运行,但是需要相应的硬件设备。本软件主要是在接口接收-处理-发送各种传感器数据(包括GPS,HRV心率,TGAM脑电,以及人脸分析数据,GPRS传到云端)。

硬件:

树莓派、GPS定位模块、可采集心率的手环(需要发送的编码可知的)、脑电模块(TGAM数据流)、摄像头、GPRS模块、蜂鸣器

软件:

安装QT5,python3,文件里附加shape_predictor_68_face_landmarks.dat(人脸训练集)

大致内容:

  1. 采集信息:
  • GPS定位模块: 采集到定位信息,传给树莓派,通过串口读取数据,并根据北斗编码格式进行,解码。然后在QT界面进行显示;
  • 心率的手环、脑电模块 同理,知道编码格式,串口传到树莓派进行解码。然后在QT界面进行显示
  • 摄像头 系统调用python程序,进行人脸识别,针对吸烟,打哈欠,打电话,闭眼等行为进行检测,通过串口把数据传给树莓派。
  • 蜂鸣器: 当各种信息表示人处于疲劳状态,置高电压,进行蜂鸣器鸣响,进行提醒。
  1. 上传服务器
  • GPRS模块 树莓派处理完所有信息后,对信息编码打包,通过AT指令,传到服务器,服务器接收到,存至数据库。
  1. 模型训练与下载(代码不包括) 通过前期采集到的有监督数据,进行模型训练,采用线性回归模型,拟合到参数,将参数下传至树莓派端(大概一个月一次更新参数)
  2. 网页端展示(代码不包括) 基于VUE的一个界面展示

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(全国物联网大赛一等奖,挑战杯铜奖)基于QT的人脸识别,定位导航,脑电心率测算,用GPRS传到服务端的疲劳驾驶检测系统

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