摘要 ：为了解决光照变化对疲劳检测系统造成的识 别准确性不 高的问题 ，提 出了一 种近红外环境下 判断人眼状态 的方 法，即针对红 外光补 图像的人眼状态判断 ；首先 ，利用 Ada boost算法进行人 眼区域定位 ，在 网格法标记人眼瞳孔部分 的基础上 ，采用 Re t i nex算法对 红外 图像进行增强 ；接着 ，结合 “亮瞳效应”特性 ，X ~-值化以及边缘检测后的红外图像分别进行 网格法闭合度计算 ，得 到人眼 闭合度 大小 ；最后 ，根据闭合度计算结果设定双 阈值并结合 PERCLOS准则来判断人眼特征状态 ；另外 ，在 DM642硬件平台上进行疲 劳检测试 验 ，实验结果表明 ，该方法 的人眼状态识别率达到 了 90 以上 ，且平均每秒能处 理 21帧图片 ；证 明了该 方法不仅 能有效解决 光照变化 带来 的问题 ，而且满足疲劳状态检测系统的快速性 、准确性和有效性等要求。

一、主要研究内容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——输出结果三、GUI界面设计[需要有一定编程功底]

飞机结构疲劳与寿命设计

MATLAB疲劳驾驶专注度分析GUI界面.zip

包含如下 1.中文课程多套，高清，流体动力，联合仿真，噪声模拟，疲劳测试，机械设备等等 2.文档教程大全 3.txt文本，里面有下载链接和密码，如果失效，请联系客服

该课题为基于matlab眼部检测的疲劳驾驶系统。我们可以假设有一部摄像头对着大巴司机或者或者司机，对司机进行实时的监测，每隔数秒进行一次疲劳的判别，如果说疲劳驾驶则进行报警或者提示司机。检测方法为先进行人脸定位，在寻找眼睛再去判别眼睛属于睁开还是闭住。去统计闭眼的频率。

随着社会的发展,中国汽车保有量不断增加,但与此同时交通事故发生的频率也在逐渐增大。据统计,疲劳驾驶导致的死亡人数占交通事故死亡人数的总数的20%~30%。从此看来,疲劳驾驶严重危害着我们的人身和财产安全,即便如此,大部分司机却依然对疲劳驾驶不够重视,甚至依然在疲劳的情况下坚持驾驶。高速驾车时，驾驶员精神紧张，长时间紧张就容易产生疲劳感，疲劳后继续驾驶车辆，会感到疲倦瞌睡、四肢无力、注意力不集中、判断力下降等，此时危险系数会急剧增大，导致意外的发生。

焊接结构疲劳强度计算方法的研究与应用 张式程 全德华人机电工程学会

为减少交通事故，采用基于数据融合的疲劳检测技术以提高疲劳检测精度．通过驾驶行为与车辆 跟踪技术研究现状分析，选择眼睑遮住瞳孔的面积超过80％的P舯和眨眼次数指标作为眼部特征参数、车 辆越线指标作为驾驶行为特征参数．

运行环境： 1.python 3.7.4 2.pytorch 1.4.0 3.python-opencv 说明 预训练的权重文件[vgg_16] 具体的配置文件请看Config.py文件 训练运行python Train.py 单张测试 python Test.py 测试视频 python camera_detection.py ##目前进度： 1、PERCLOS计算 DONE 2、眨眼频率计算 DONE 3、打哈欠检测及计算 DONE 4、疲劳检测 DONE 5、人脸情绪检测 DONE 网络检测性能：准确率82.18% 主要文件说明： ssd_net_vgg.py 定义class SSD的文件 Train.py 训练代码 voc0712.py 数据集处理代码（没有改文件名，改的话还要改其他代码） loss_function.py 损失函