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

包含疲劳S-N曲线拟合的matlab算法程序，可直接运行

利用计算机图形学的相关知识，对零件的疲劳损伤进行优化。

1.用于镜头选型参考以及了解镜头参数 2.3MP像素 M12*P0.5 可用于匹配1/2.7'和1/3'靶面sensor，视场角不同 3.940nm红外波长，无红暴，5G全玻 4.用于车载DMS产品（疲劳驾驶监测），两客一危

基于MATLAB 疲劳驾驶。眼部疲劳检测，先人脸后人眼睛，睁闭程度识别。也可以做成眼睛+嘴巴的。

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。

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。