《2025 DigiKey AI应用创意挑战赛》基于树莓派5的边缘AI实时体态与疲劳监测仪

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一、项目名称：
基于树莓派5的边缘AI实时体态与疲劳监测仪
二、项目概述：
本项目是一款基于树莓派 5 与边缘 AI 技术的智能、非接触式健康与安全监测系统。系统依托单一、低成本的嵌入式硬件平台，通过本地部署的计算机视觉与轻量化 AI 算法，对人员姿态与疲劳状态进行实时分析与判断，解决多种实际应用场景中的健康与安全痛点问题。
项目重点聚焦以下典型问题：

• 长时间久坐、低头、前倾等不良坐姿引发的慢性健康损害；
• 疲劳驾驶导致的注意力下降与交通安全风险；
• 吊车、叉车、危险区域作业等工业场景中，因疲劳或状态异常引发的安全事故隐患。
  

系统所有数据采集、分析与决策均在树莓派 5 本地完成，不依赖云端服务，不进行视频或行为数据上传与存储，从系统架构层面保障用户隐私与数据安全，适用于对隐私、网络依赖性要求较高的应用环境。
三、系统架构：

系统整体采用“前端视觉采集 + 本地 AI 分析 + 行为判定 + 本地告警输出”的架构设计，主要由以下模块组成：

• 视觉采集模块：
  
  • 由 OV5647 摄像头配合树莓派 5 CSI 接口完成图像采集；
  • 支持固定视角、侧视或前视安装方式，适配不同使用场景。
    
• 边缘 AI 分析模块：
  
  • 基于 OpenCV Haar 特征级联模型进行人脸与眼部检测；
  • 在本地实时完成人脸定位、眼部状态识别与关键区域分析。
    
• 行为与疲劳判定模块：
  
  • 基于时间阈值与状态连续性判断疲劳风险；
  • 支持眨眼、持续闭眼、长时间前倾等典型疲劳特征识别；
  • 判定逻辑保持轻量化，确保在树莓派 5 上稳定运行。
    
• 告警与交互模块：
  
  • 通过 GPIO 控制 LED 等外设进行本地告警提示；
  • 同时在本地显示界面中输出状态信息，便于直观观察。
    

四、核心设计：
4.1 非接触式视觉感知系统采用普通可见光摄像头采集人员面部图像，通过计算机视觉算法实现状态分析，无需任何可穿戴或贴附式传感器，降低使用门槛和维护成本。
4.2 轻量化 AI 模型考虑树莓派 5 的算力与功耗特点，系统选用成熟、稳定的 Haar Cascade 级联分类模型，实现：

• 人脸快速定位；
  
• 眼部区域识别；
  
• 基于检测结果的疲劳行为推断。
  
  

该方案无需依赖 GPU 或云端推理，适合长期连续运行。
4.3 时间阈值疲劳判定机制系统不以单帧结果作为疲劳判定依据，而是通过连续时间阈值进行综合判断：

• 当检测到眼部持续未睁开超过设定时间阈值时，判定为疲劳状态；
  
• 短暂眨眼或瞬时遮挡不会触发告警，有效降低误报率。
  
  

五、作品实物图

六、演示视频
通过网盘分享的文件：微信视频2026-01-30_214246_357.mp4
链接: https://pan.baidu.com/s/1HpWMjafQLCbapKUN112czw 提取码: jic6

七、项目文档

system1.2.py.zip (1.58 KB, 下载次数: 0)

2026-1-30 21:48 上传

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代码附件：包括测试代码，主运行代码为system1.2.py
项目文档：

基于树莓派5的边缘AI实时体态与疲劳监测仪.zip (1.02 MB, 下载次数: 0)

2026-1-30 21:57 上传

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