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针对车载疲劳驾驶检测的应用，设计了基于TMS320DM642嵌入式平台的疲劳检测系统。首先在YCbCr空间进行肤色分割，之后采用基于人眼特征的改进混合投影算法定位人眼区域，然后计算人眼区域的高度并判断人眼的睁闭状态，最后利用PERCLOS算法对疲劳程度做出检测。实验结果表明，该系统准确率高、实时性好，能很好地满足车载疲劳驾驶检测的需要。

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MATLAB通过读取视频或者摄像头录制视频，通过分帧，利用VJ算法来定位人眼，嘴巴的张闭程度，判断是否疲劳，带GUI界面。欢迎交流。

1.研究背景与意义 疲劳检测在现实生活中具有很大的意义和实用价值，也是一个值得进一步完善研究的课题。 列车员疲劳提醒 疲劳检测 特定岗位防瞌睡 汽车防止疲劳驾驶 防止质检员打盹

基于MATLAB的疲劳驾驶GUI界面： 基于MATLAB的疲劳检测课题，可以应用于大巴车司机，货车司机疲劳驾驶监测，现在很多情况下大巴车或者货车等司机都由于休息不好，疲劳上路，这就给安全造成了及其大的隐患。如果有一套系统，可以实时接入车辆摄像头，摄像头对准司机，当检测到司机疲劳状态的时候，则提醒后台并且语音提醒，以做出正确决策，避免车祸等悲剧的发生。该系统也可以应用于上课学生专注度分析，进行疲劳预警。 二、算法分析 该算法采用VJ算法，通过对视频分帧，对每一帧进行人脸定位，人眼定位，人的嘴巴定位，通过人眼张合度，嘴巴张合度来综合判断是否疲劳。带有GUI界面。界面美观，丰富。

本课题为基于MATLAB的眼部疲劳驾驶系统。所谓疲劳检测是对极短的一段视频进行分针人脸定位，人的眼睛定位计算，眼睛是睁开还是闭合，统计一段时间之内闭眼的帧数。可以进行二次拓展，增加嘴巴的判别。

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