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今日要和大家分享的是《Python基于opencv的疲劳检测系统的设计与实现 》

关键技术: Python、MySQL、OpenCV

4.1数据库概念结构

此次对于疲劳检测系统的数据设计主要借助E-R图例的数据库概念结构实际以及数据表设计为主，作为检测系统数据信息的存储相对单一主要以检测照片及用户信息为主，结合用户端的信息需求以照片检测结果信息内容为例，通过E-R图例的方式呈现不同数据信息实体与对应数据属性内容的关系，借助关系图表的内容呈现来实现数据库信息的搭建，以照片信息为例具体E-R图例内容呈现如下：

图4.1照片信息E-R图例

5.1 系统登录页面

此次疲劳检测系统通过网页平台实现登录使用，用户在录入用户名及密码信息的同时还需要填写验证码才可以实现系统的登录，疲劳检测系统的登录界面内容呈现如下图所示：

图5.1 系统登录页面
5.2系统首页界面
此次疲劳检测系统首页是系统平台的统计信息，内容包括了系统总用户数、总图片数以及当前年份月份，同时通过用户行为图表呈现了用户24小时个人表现数据，系统左侧导航信息包括了图片识别、照片分析、照片管理以及个人用户管理等功能模块，具体疲劳检测系统首页界面内容呈现如下图所示：

图5.2系统首页界面
5.3图片识别界面
图片识别功能模可以通过摄像头识别的方式来对用户的进行人脸识别，用户可以通过拍照或者图片上传的方式来进行面部信息的捕捉，系统会结合用户拍摄的图片或上传的图片照片进行在线的表情捕捉，通过图片内容的智能识别来判断用户是否处于疲劳状态，具体图片识别页面内容呈现如下：

图5.3图片识别界面
5.5照片分析界面
结合用户拍摄上传的图像内容，系统会统计眼睛状态、睁眼情况、打哈欠占比等内容数据，通过系统柱状图和饼状图的数据分析来帮助用户再次确认疲劳程度，借助照片分析数据信息的佐证来进行疲劳状态的复核，具体照片分析内容呈现如下图所示：

图5.4照片分析界面
5.5 照片管理界面
照片管理主要记录了疲劳检测系统上传图片内容，同时包括检测的结果反馈，内容包括了照片眼睛状态、是否哈欠以及是否疲劳的数据判断，可以通过照片管理界面来搜索照片信息，同时可以通过该界面对于拍摄上传异常的图片内容进行删除操作，具体照片管理界面内容呈现如下图所示：

图5.5 照片管理界面
5.6 用户管理界面
用户可以通过修改密码以及个人信息模块实现系统平台内个人信息的修改和管理，同时可以通过用户管理界面实现用户的在线新增，新增用户信息只需要填列用户的姓名、密码及手机号就可以实现新增操作，具体用户添加界面信息呈现内容如下图所示：

图5.6 用户管理界面

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