MATLAB的疲劳检测代码脑电图检测驾驶员疲劳 该项目是2019年悉尼科技大学的一项大学研究项目的一部分。目标是开发一种算法，用于检测实时EEG数据流中的驾驶员疲劳程度。 包含从项目中获得的所有结果的详细项目也包含在存储库中。 在此仅发布MATLAB中的特征提取。 鼓励所有用户扩展此处显示的特征提取或根据这些特征提出一种改进的驾驶员疲劳检测方法。 该自述文件将指导用户完成整个MATLAB的设置，以便该程序可以在您的本地计算机上运行。 入门 由于应用了监督学习方法来解决检测任务，因此需要标记的数据集。 此类数据集已在此处记录和发布：。 需要下载所有名为“ 1.zip”到“ 11.zip”的文件夹，并将它们解压缩到本地计算机上的文件夹中。 预处理所有脑电图通道 打开并将路径变量设置为带有EEG数据的字典。 该脚本从下载中打开原始EEG时间信号，将其拆分为自定义检测时期（fe 1秒），并分配标签（0正常，1疲劳）。 具有0.5 Hz至50 Hz的通带的带通滤波器应用于时间信号。 因此，从信号中去除了高频噪声和DC偏移，而不会丢失用于疲劳检测的相关EEG信号。 用户可以选择此处要提取的给定的E

dlib疲劳检测

基于图像驾驶员疲劳检测技术研究，Dlib模型之驾驶员疲劳检测系列（眨眼、打哈欠、瞌睡点头、可视化界面）

本设计为基于matlab的疲劳检测系统，可读取视频或者图象，通过眼睛闭合度的大小，检测出司机是否疲劳驾驶，如果是，则发生警报，具备一个人机交互式GUI界面，功能强大，识别准确，同时配备相对应的操作说明和运行效果图，直接运行GUI文件即可完美运行。另外，诸如车牌，人脸，图象去雾，压缩，水印，疲劳检测，人数统计，声音信号处理等均可做技术交琉，欢迎一起探讨。

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。可应用于疲劳驾驶汽车检测，教室专注力检测，是否打瞌睡等场景。需二次开发，有一定编程基础。

该资源旨在使用Python中的OpenCV库实现司机疲劳检测，详细信息可以参考博文：https://blog.csdn.net/qq_36758914/article/details/104041779

驾驶疲劳检测是预防驾驶疲劳提高交通安全的有效手段。以视频图像处理为基础，采用 OpenCV 中 的 Haar 分类器，对驾驶人人脸、人眼进行检测；以基于 PERCLOS 的疲劳检测算法为基础，提出“双眼检测、单眼疲劳判别”的疲劳检测方法，在 PC 机 Visual Studio 集成开发环境下，采用 C++编程语言设计了驾驶疲劳检测仿真程序；通过输入驾驶人模拟疲劳驾驶视频，仿真实现了驾驶人人脸检测、眼睛闭合状态检测、驾驶疲劳检测以及疲劳状态声音预警

基于脑电信号的疲劳检测，冯知音，张建，疲劳驾驶是交通事故的主要诱因之一，许多学者对驾驶员疲劳状态的检测展开了研究。根据检测方法的不同可分为基于驾驶行为、基于计

使用树莓派对人脸进行捕捉，判断人疲劳状态，可区分笑，说话等

本设计为基于MATLAB的疲劳检测识别，可应用于疲劳驾驶监测，专注度检测等应用。本设计带有GUI可视化界面，自行录制好视频后，读取视频，分帧，读取每一帧影像，计算其眼睛张合度及嘴巴张合度，通过这2个参数来判断是否疲劳。