基于SpringBoot与OpenCV的疲劳检测系统设计与实现

一、课题研究背景与意义

近年来，随着人工智能技术的不断进步，人脸疲劳检测技术在多个领域中展现出广泛的应用前景。该技术能够实时采集并分析人脸图像信息，准确判断个体是否处于疲劳状态，在提升公共安全水平、优化工作效能以及保障个人健康方面发挥着重要作用。

本系统结合Spring Boot框架的高效开发能力与OpenCV强大的图像处理功能，构建了一个稳定且可扩展的疲劳检测平台。通过整合两者优势，实现了对视频流中人脸图像的快速识别与处理，为疲劳状态监测提供了一种高效率、高可靠性的技术路径。

二、国内外研究现状综述

在国内，得益于国家政策支持和AI技术的迅猛发展，人脸识别及其衍生应用已逐步深入交通、工业、医疗等多个行业。尤其在疲劳驾驶监测领域，已有大量基于深度学习模型的研究成果投入实际使用，普遍采用多模态数据融合与特征提取策略以提高检测精度。

徐光光、张晶晶及刘姗姗等人提出一种融合多种面部特征的驾驶员疲劳监测系统，利用多特征协同分析实现对疲劳状态的精准识别[1]。

周先春、邹清宇与陆滇针对卷积神经网络结构进行优化，提出改进型疲劳检测算法，有效提升了检测速度与准确率[2]。

秦心茹在其安徽理工大学学位论文中，研究了基于YOLOv7轻量化模型并引入双通道注意力机制的方法，应用于矿井提升机司机的实时疲劳监测[3]。

徐锦群、谢烨楠、周颖团队则采用EAR（Eye Aspect Ratio）算法开发出一套面向司机群体的疲劳驾驶检测方案，通过对眼部区域变化进行量化分析完成状态判定[4]。

孙岩、董恒与梁西博设计的信息融合型疲劳检测系统，集成了多种感知源的数据，显著增强了系统的鲁棒性与判断准确性[5]。

邹景阳在沈阳大学的学位研究中，探索了多角度姿态下车间作业人员疲劳状态的识别方法，通过多视角图像分析提升检测适应性[6]。

赵耿耿于黑龙江大学完成的研究工作，聚焦图像增强与多特征融合技术，构建了更具抗干扰能力的疲劳驾驶检测系统[7]。

马磊磊在南昌大学开展了关于ECG信号与视觉信息融合的疲劳驾驶检测关键技术研究，通过生理信号与面部行为联合建模，实现更全面的状态评估[8]。

国际上，人脸识别与疲劳检测技术同样取得长足进展。众多高校与科技企业持续加大研发投入，推动相关算法与硬件平台的协同发展。

Florian N、Popescu D 与 Hossu A 在《Procedia Computer Science》发表研究成果，展示了一套基于Nvidia Jetson Nano与OpenCV的实时疲劳检测系统，可在边缘设备上高效运行并完成视频流中的疲劳识别任务[9]。

Xinfei D、Juntai X 与 Kun C 等人在《Journal of Physics: Conference Series》中提出一种面向工业场景的智能疲劳检测方法，采用面部多特征融合策略，适用于复杂环境下的人员状态监控[10]。

三、研究内容与系统实现

本课题的核心目标是构建一个集成化的人脸疲劳检测系统，其主要研究内容包括系统架构设计、图像处理流程实现以及疲劳状态判别算法开发。

首先，基于Spring Boot搭建后端服务模块。作为整个系统的中枢，该模块承担用户请求响应、身份信息管理、检测记录存储等核心职责。通过合理的分层架构与组件设计，确保系统具备良好的稳定性、安全性与后期拓展潜力。

[此处为图片1]

在此基础上，引入OpenCV进行前端图像处理。系统通过调用OpenCV提供的图像处理函数，实现对输入视频流或静态图像中的人脸区域进行准确定位与截取。随后，借助dlib库或其他先进的人脸关键点检测模型，提取人脸上的68个及以上关键特征点，涵盖眼睛、嘴巴、眉毛等关键部位的几何分布信息，为后续分析提供精确的数据基础。

[此处为图片2]

在获取关键特征点之后，系统进一步计算眼睛长宽比（EAR）等关键指标。EAR值的变化能有效反映眨眼频率与眼睑闭合程度，是判断疲劳的重要依据。结合预设阈值与逻辑规则，系统可动态识别用户是否出现长时间闭眼、频繁打哈欠等典型疲劳表现，进而做出综合判断。

[此处为图片3]

该算法模块是整个系统中最关键的技术环节，直接影响检测结果的准确性与实用性。通过合理设定参数与优化判断逻辑，使系统能够在不同光照、姿态条件下保持较高鲁棒性。

四、拟解决的关键问题

1. 实现稳定高效的后端服务架构：基于Spring Boot构建可维护、易扩展的服务体系，支持高并发访问与数据持久化管理。

2. 提升人脸检测的实时性与准确性：利用OpenCV与dlib结合的方式，在保证处理速度的同时提高人脸定位与特征点提取的精度。

3. 构建可靠的疲劳状态识别机制：通过EAR等参数建模，并结合多特征融合策略，建立科学合理的疲劳判断标准，降低误报率与漏检率。

4. 解决复杂环境下的适应性问题：针对光照变化、遮挡、姿态偏移等现实干扰因素，优化图像预处理与特征提取流程，增强系统在真实场景中的适用能力。

5. 实现前后端协同与系统集成：打通图像采集、处理、分析与反馈全流程，形成闭环式疲劳监测解决方案。

本课题聚焦于实时场景下人脸疲劳检测准确性的提升，旨在解决在高速响应需求中如何兼顾精度与效率的关键问题。由于疲劳状态的误判可能带来严重的安全隐患，系统必须在极短时间内输出稳定可靠的判断结果。为此，研究将重点优化算法模型，例如引入高效的特征提取机制与分类策略，在保障实时性的同时显著增强检测的准确性，这是本项目面临的核心挑战之一。

面对持续产生的大量图像数据，课题还将构建一套高效的数据处理与存储体系。通过研发先进的图像预处理技术，降低冗余信息对计算资源的占用，从而加快整体处理流程；同时，设计具备高并发支持能力的数据库架构，确保大规模数据的可靠存储与快速访问，为后续的数据挖掘、系统调优提供坚实支撑。

为了实现良好的人机交互体验，系统界面的设计将遵循现代UI/UX原则，强调直观性与易用性。用户可顺畅完成注册与登录操作，并便捷地查看检测记录、提交反馈意见。系统将持续基于实际使用反馈进行迭代升级，不断优化性能表现与服务逻辑，致力于打造一个高效且人性化的交互环境。

五、研究方法

1. 文献调研：广泛查阅国内外关于人脸疲劳检测的相关研究成果与技术路径，掌握当前主流算法与系统架构，为本课题提供理论依据和技术参考。
2. 技术研究与开发：深入学习Spring Boot框架与OpenCV图像处理库的核心原理与应用方式，结合具体业务需求，独立开发系统的前后端模块，包括后端服务接口与前端展示界面。
3. 实验测试与优化：开展多轮实验验证系统的实时响应能力与识别准确率，定位潜在问题并实施针对性改进；同时进行性能压测与稳定性评估，确保系统可在真实环境中长期稳定运行。
4. 用户反馈与迭代：收集实际使用者的操作体验与建议，分析用户核心诉求，据此推动系统功能优化与交互流程升级，持续提升整体满意度。

六、主要创新点

状态检测：采用机器学习模型（如SVM、随机森林等），基于提取的人脸特征数据预测驾驶员的疲劳程度。设定科学合理的疲劳阈值，一旦达到即启动预警机制。

报警提示：利用Spring Boot提供的REST API接口，向前端实时推送检测状态与警报信息。前端通过HTML、CSS与JavaScript技术实现动态结果显示，并触发声音提醒，确保异常情况能够被及时察觉。[此处为图片1]

七、主要参考文献

• [1] 徐光光, 张晶晶, 刘姗姗, 等. 基于面部多特征融合的驾驶员疲劳驾驶监测系统[J]. 时代汽车, 2024,(22):186-188.
• [2] 周先春, 邹清宇, 陆滇. 基于卷积神经网络的疲劳检测改进算法[J]. 计算机应用与软件, 2024,41(06):156-160+168.
• [3] 秦心茹. 基于YOLOv7轻量化的双通道注意力机制的矿井提升机司机疲劳检测[D]. 安徽理工大学, 2024.
• [4] 徐锦群, 谢烨楠, 周颖, 等. 基于EAR算法的司机疲劳驾驶检测系统[J]. 电脑与电信, 2024,(06):1-6+15. DOI:10.15966/j.cnki.dnydx.2024.06.004.
• [5] 孙岩, 董恒, 梁西博, 等. 一种信息融合的驾驶员疲劳检测系统设计与实现[J]. 电子设计工程, 2024,32(11):71-75+81.
• [6] 邹景阳. 多角度姿态下检测车间工人作业疲劳识别[D]. 沈阳大学, 2024. DOI:10.27692/d.cnki.gsydx.2024.000124.
• [7] 赵耿耿. 基于图像增强与多特征融合的疲劳驾驶检测及系统实现[D]. 黑龙江大学, 2024. DOI:10.27123/d.cnki.ghlju.2024.001158.
• [8] 马磊磊. 基于ECG和视觉信息融合的疲劳驾驶检测关键技术研究[D]. 南昌大学, 2024.
• [9] Florian N, Popescu D, Hossu A. Real-time Tiredness Detection System using Nvidia Jetson Nano and OpenCV[J]. Procedia Computer Science, 2024, 242:536-543.
• [10] Xinfei D, Juntai X, Kun C, et al. Intelligent Fatigue Detection Method in Industrial System Based on Facial Multi-feature Fusion[J]. Journal of Physics: Conference Series, 2021, 2005(1):11-32.

具体时间及写作进度安排

2025年3月1日—2025年4月6日

依据导师的指导意见，开展毕业论文的撰写工作，并完成论文的查重任务。

2025年4月7日—2025年4月25日

进入论文评阅阶段，随后进行毕业答辩。

2025年4月26日—2025年5月10日

结合答辩过程中提出的修改建议，对毕业论文进行完善与修订。

完成系统的整体设计与实现。针对用户端与管理员端分别进行需求分析，划分系统功能模块，制定技术实施方案，搭建系统基本架构，并基于前期的设计成果逐步实现各项功能。在此期间，填写中期检查表并提交至导师处审查，同时供答辩委员会（组）审核。

指导教师对开题报告的意见

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是否推荐开题。

指导教师签名：
年　月　日

系（室）对本课题开题的意见

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是否同意开题。

负责人签名：
年　月　日