MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab

设计主要是基于MATLAB的疲劳驾驶视觉性检测，其研究方案总体处理框架一般包括以下五个阶段： （1） 视频输入阶段：通过摄像头或者其他视频设备获取司机的面部图像数据。 （2） 预处理阶段：对采集到的图像数据进行预处理，去除噪声、调整亮度、对比度等，以提高后续处理的效果。 （3）特征提取阶段：采用图像特征提取算法，从预处理后的图像中提取与疲劳状态相关的特征信息。一般用来检测眼睛状态。可以使用灰度积分投影技术进行眼睛定位。 （4）特征分类阶段：将特征信息与已知模型进行比较和分析，判断司机是否处于疲劳状态。可以使用神经网络、perclos技术进行分类判别。 （5）结果输出阶段：根据特征分类结果，输出报警信号或其他措施，提醒司机注意安全行车。

驾驶疲劳是影响交通安全的重要因素之一，疲劳驾驶预警系统的研究是十分有必要的。针对面部特征精确定位及疲劳驾驶检测问题，提出眼、鼻和嘴部三组卷积值加权求和的算法，根据三者状态信息对实验结果影响程度设置不同的权重系数，构造疲劳监测模型。首先对拍摄的驾驶员图片进行人脸检测，获得面部图像，按比例对合成的卷积模板划分三部分器官区域，结合模板卷积的相关理论，采用多目标优化技术，然后对面部器官状态进行疲劳判断，并得到相应的判定结果。实验表明，综合眼、鼻和嘴部信息模板不同的权重系数，突出了重要器官区域的影响，提高了疲劳检测准确性和鲁棒性，为最终构建一种实时的、可靠的非接触式驾驶员监测系统提供了理论基础。

本文针对传统基于机器视觉的司机疲劳检测模型对硬件系统要求较高、检测准确率和效率较低等问题，提出了一种基于MTCNN-PFLD-LSTM深度学习的司机疲劳驾驶检测方法。该方法利用深度学习技术对驾驶员的面部特征进行提取和分析，通过LSTM模型对驾驶员的疲劳状态进行判断和预测。实验结果表明，该方法具有较高的检测准确率和效率，能够有效地检测司机的疲劳驾驶状态，具有一定的实用性和推广价值。

基于脑电信号的驾驶疲劳检测

一个基于Python项目开发的源码，是一个人脸识别系统，主要是用来识别驾驶员的，同时还可以识别他当下的疲劳状态是否需要休息。学生可以用来做毕业设计。同样这个源码可以用在交警摄像头上，可以看看马路上是否有疲劳驾驶的司机，也可以用于高速收费站，毕竟高速上疲劳驾驶是一件非常危险的事情。源码压缩包直接上传了，下载即可运行。

MATLAB疲劳检测（眼部识别，可做眼部，打哈欠，偏头等，构架）设计 (13)设计

MATLAB平台：疲劳检测系统（眼部检测，可眼睛+嘴巴+点头率综合）

[基于MATLAB]疲劳检测（眼部疲劳，人脸分割，人眼定位，开闭度检测，疲劳判别，可做眼睛+嘴巴+点头率综合检测版本）.zip

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。 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。