MATLAB疲劳检测perclos定理,该课题基本内容 :本设计目标在于利用Matlab强大的图像处理能力和实用便捷的编程方法，通过处理包含人脸的视频帧系列图像，灰度积分投影技术的眼睛定位方法，进而利用perclos计数，计算眨眼率，从而得到比较准确的疲劳状况。包括lun文初稿撰写。本设计基于灰度积分投影技术的眼睛定位方法，再结合perclos技术。首先通过图像预处理技术得到灰度分配较为均匀的图像,然后分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位,通过perclos技术技术眨眼率，根据先验值得到是否疲劳。算法原理 :视频输入——预处理去除非人脸区域——人脸定位——人眼定位（灰度积分投影）——眼睛张合度——perclos技术统计——输出结果

大家好，本课题为基于MATLAB GUI可视化平台的疲劳驾驶检测。采用的是perclos算法。流程基本为：视频分帧，对每帧进行基于肤色的人脸定位，去除干扰区域，灰度积分算法进行人眼定位，统计闭眼睁眼帧数，利用perclos定理统计闭眼频率，从而得出结果是否疲劳。如果疲劳则会发出滴滴滴滴的警报声。带论文提纲。

1.基本内容 本设计目标在于利用Matlab强大的图像处理能力和实用便捷的编程方法，通过处理包含人脸的视频帧系列图像，灰度积分投影技术的眼睛定位方法，进而利用perclos计数，计算眨眼率，从而得到比较准确的疲劳状况。包括lun文初稿撰写。 2.具体要求 本设计基于灰度积分投影技术的眼睛定位方法，再结合perclos技术。首先通过图像预处理技术得到灰度分配较为均匀的图像,然后分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位,通过perclos技术技术眨眼率，根据先验值得到是否疲劳。 二、算法原理 视频输入——预处理去除非人脸区域——人脸定位——人眼定位（灰度积分投影）——眼睛张合度——perclos技术统计——输出结果

调用电脑摄像头，用Python Opencv3，画出眼部轮廓，通过监测眼睛数据判断眨眼数，转为疲劳值，当达到一定条件判定驾驶员为疲劳并发出警报，可更改参数。

防疲劳驾驶检测系统设计的全部资料。 包含本设计的，原理图，硬件清单，stm32代码，测试时的串口输出内容txt。

本基于MATLAB图像处理的疲劳驾驶检测提出了一种基于视觉信息和人工智能的驾驶员睡意自动检测模块。该系统的目的是对驾驶员的面部和眼睛进行定位、跟踪和分析，计算睡意指数，以防止事故的发生。人脸和眼睛的检测都是通过AdaBoost分类器来实现的。为了提高人脸跟踪的精度，提出了一种检测与目标跟踪相结合的方法。提出的人脸跟踪方法，还具有自校正能力。在找到眼睛区域后，利用局部二值模式（LBP）提取眼睛特征。利用这些特征，训练一个支持向量机分类器（SVM）进行眼睛状态分析。

人脸识别中检测人脸眼睛的状态，基于matlab的，简单易懂

matlab编写程序，通过定位人眼，嘴巴，检测驾驶员是否处于疲劳状态，运行简单，界面清晰

人工智能_深度学习之疲劳驾驶检测，通过检测人脸和嘴巴，来判断驾驶员是否处于疲劳状态。 MATLAB编写程序，界面清晰，运行简单。

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