现实中基于图像处理的疲劳驾驶监测往往因环境的变化而具有不确定性。监测算法不规范,以致于疲劳驾驶监测任务很具有挑战性。为了解决此问题,提出了一种基于多算法融合的动态滑动窗口算法框架。首先利用Adaboost算法识别人眼,然后改进Otsu算法来自适应各种不同环境;进而提出动态滑动窗口算法来得到睁闭眼之间的最佳阈值;最终,利用改进的PERCLOS算法估计疲劳驾驶状态的不同级别。针对环境的变化采用睁闭眼判断窗口随人眼特征变化而更新的策略,系统使用摄像头实时捕获人眼图像,并在PC机上进行仿真测试,可在130~150ms之间实现不同疲劳状态的识别。实验结果表明,此算法框架能够有效、快速的分辨驾驶员不同的疲劳状态。

RSA算法设计与实现.pdf

圆对多边形裁剪算法设计与实现为题的本科生毕业论文

大学自动排课算法设计与实现(需求分析).doc

上学期课程设计的报告，耗时9天，期末92分满绩点通过，里面的内容包含进程调度算法fcfs、ucos2操作系统概述、算法测试、修改后的代码及运行结果截图、实验总结、致谢、参考文献等等，内容详尽。该实验报告仅供参考，尽量不要照搬噢！

大数据-算法-视觉伺服球杆系统的控制算法设计与实现.pdf

自动化码头中装卸设备的调度算法设计与实现.doc

本设计可以找到源码，可以为您做设计，请看个人简介信息获取，资源免费，希望您给个关注，后续会上传源码，关注后第一时间会通知到您。感谢！

基于红外传感器的自主循迹小车控制算法设计与实现

实际生活里，因为许许多多的视觉方面的信息大多是来自运动的，所以目前针对在线目标的检测方面，已经广为流传。比如：在军事领域的飞行器自动驾驶、目标在线跟踪导航、医学领域的生物组织分析，包括对微观细胞的在线跟踪导航等；银行，机场、商店和政府重要机构等安全场所的智能监控等等，在线目标检测已经深入人们的日常生活，产生了不可替代的作用。随着科技各个研究领域的迅速发展，在各种不同的应用场合，人们对在线目标检测的现实要求越来越高，只有不断的提高在线目标检测的实时性、准确性才能不断地满足现实生活的需求。 现今业内比较通用的算法主要有以下三种，光流法、帧间分差法以及本篇文章所要利用的背景分差法。背景差分法的基本原理是，首先要获得经过统计建立模型的背景，然后当前的帧图像减去背景图像，结果里面的像素值同阈值T比较，假如得到的结果是小于阀值的，那么这个就是背景像素，相反就是目标像素，那么通过这种方式，背景像素相对应的目标像素也能检测到，接着将得到的目标图像进行二值化处理，再对其进行形态学处理。从实验结果可以看出，本文所用方法能够准确的检测到运动物体，且不受噪声的干扰。