Real-Time Driver Drowsiness Detection System

Real-Time Driver Drowsiness Detection System هو نظام ذكي لاكتشاف حالات النعاس أثناء القيادة في الوقت الفعلي باستخدام Computer Vision وMachine Learning.

يعتمد النظام على تحليل ملامح الوجه من خلال الكاميرا واستخراج مجموعة من الخصائص المرتبطة بحالة السائق، مثل Eye Aspect Ratio (EAR) وMouth Aspect Ratio (MAR) وزوايا وضعية الرأس Yaw, Pitch, Roll، ثم استخدام نموذج Random Forest لتصنيف حالة السائق.

يصنف النظام الحالة الحالية إلى ثلاث فئات رئيسية:

• Alert / Awake — السائق في حالة يقظة.

• Microsleep — اكتشاف مؤشرات النعاس أو النوم اللحظي.

• Yawning — اكتشاف التثاؤب.

تم استخدام MediaPipe Face Mesh لاستخراج Facial Landmarks، وOpenCV لمعالجة إطارات الكاميرا واستخراج الخصائص، بينما تم استخدام Scikit-learn وRandom Forest لتنفيذ عملية التصنيف.

كما يوفر التطبيق واجهة رسومية تعرض حالة السائق الحالية، مستوى الثقة، احتمالات كل فئة، بالإضافة إلى قيم الخصائص المستخدمة في اتخاذ القرار ومعدل الإطارات في الثانية.

تم بناء المشروع باستخدام Python مع فصل منطق استخراج الخصائص ومعالجة البيانات عن واجهة التطبيق، مع حفظ نموذج Machine Learning واستخدامه في عملية التنبؤ في الوقت الفعلي.