基于图像处理的防疲劳驾驶测试.doc

MATLAB疲劳检测系统（GUI界面）

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

基于OpenCV dlib库实现疲劳检测，基于YoLo实现驾驶员行为识别

本系统是针对现有市场上销售的车辆多注重于事故发生时对人身安全的保障(如安全气囊等)，忽略了防范事故于未然的考虑而提出的。基于FPGA的司机眼球跟踪疲劳报警系统可以很好的解决上述问题，且相较于传统的DSP实现具有集成度高、处理速度快、功能更强大、方便改进内部设计等诸多优点。

MATLAB疲劳人识别（GUI，可加嘴巴识别）.zip

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

基于人脸识别的夜间疲劳驾驶判断方法.pdf