上位机采用QT设计，算法框架模型采用百度飞浆EasyDL。 资料包里包含了上位机源码、可执行文件，模型训练，数据集标注，测试效果，模型发布的教程文档，代码设计思路等。本资料属于拿到即可使用，直接完成项目设计，检测各种驾车状态。

本数据集包含了人疲劳时的一些照片，建议训练时可以把打哈欠张嘴的状态和闭眼的状态作为疲劳标准，以此来进行一个新手练习的小项目。 经过测试发现，由于原数据集中存在图片数据与标注数据不匹配的问题，故我们需要将不匹配的这部分数据删除。 代码参考如下 import os,shutil jpeg = ‘Dataset/dataset/JPEGImages’ jpeg_list = os.listdir(jpeg) anno = ‘Dataset/dataset/Annotations’ anno_list = os.listdir(anno) for pic in jpeg_list: name = pic.split(‘.’)[0] anno_name = name + ‘.xml’ print(anno_name) if anno_name not in anno_list: os.remove(os.path.join(jpeg,pic))

matlab疲劳驾驶检测。通过定位眼睛，进而统计睁眼，闭眼的比例，判别是否疲劳，方法是perclos。也可以二次开发为通过眼睛，嘴巴两个特征参数的综合判定。

上位机采用QT设计，算法框架模型采用百度飞浆EasyDL。 资料包里包含了上位机源码、可执行文件，模型训练，数据集标注，测试效果，模型发布的教程文档，代码设计思路等。 这是基于百度飞浆EasyDL框架完成司机疲劳驾驶检测，只需要少量的图片就可以训练出精度较高的模型，通过QT编写界面，软件从摄像头里读取实时图像数据进行识别。 识别到模型后，会进行计数，在界面上显示出来。比如：带安全带、未带口罩、疲劳驾驶。疲劳驾驶是通过打哈欠的方式标注模型，识别驾驶员是否张大嘴打哈欠。 代码部分思路： （1）通过QT的UI设计工具，设计出好看的界面，设置背景图，控件的布局，QT里UI文件是.ui为后缀。 （2）软件界面上有开启摄像头的按钮，打开摄像头之后，会实时读取摄像头的图像数据，然后调用EasyDL的模型进行识别。 （3）识别到对应标注的模型之后，可以进行语音提示，并且在界面进行计数显示。

毕业设计论文-利用脑电波来检测疲劳驾驶的系统设计

基于图像处理的防疲劳驾驶测试.doc

疲劳驾驶检测 matlab 没用

YOLOv5疲劳驾驶数据集和疲劳驾驶检测系统源码。本项目采用该进YOLOv5进行疲劳特征检测模型训练，引入注意力机制，在疲劳视频测试阶段，引入deep-sort目标跟踪算法 疲劳检测模型，基于YOLOv5网络结构进行训练。采用YawnDD，CEW，DROZY数据集，对其中部分视频进行分帧处理。共标记6800张样本，按照4:1分为训练集和测试集。 本项目分别采用YOLOv5模型：YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l, YOLOv5进行多次训练 YOLOv5疲劳驾驶数据集和疲劳驾驶检测系统源码。本项目采用该进YOLOv5进行疲劳特征检测模型训练，引入注意力机制，在疲劳视频测试阶段，引入deep-sort目标跟踪算法 疲劳检测模型，基于YOLOv5网络结构进行训练。采用YawnDD，CEW，DROZY数据集，对其中部分视频进行分帧处理。共标记6800张样本，按照4:1分为训练集和测试集。 本项目分别采用YOLOv5模型：YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l, YOLOv5进行多次训练

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。

基于matlab的人眼疲劳检测，可以非常不错的检测出是否处理疲劳状态，代码可以直接运行，效果不错，very very good，觉得不错的话就点个赞哦