基于matlab的疲劳检测系统。统计眼部睁眼闭眼频率，从而判别是否疲劳，疲劳和不疲劳睁眼眨眼频率是不一样的。

MATLAB 疲劳驾驶检测。输入视频，分帧，人脸定位，人眼睛定位，睁眼闭眼识别，计算闭眼率，根据算法进行判别。如果你是新手学习，请多点耐心。

MATLAB疲劳驾驶分析。通过眼部的检测来判别，可以扩展为眼睛，嘴巴的综合检测。带界面GUI。如果你是新手学习，请多点耐心。

MATLAB疲劳驾驶检测（GUI，技术文稿），带界面GUI。如果你是新手学习，请多点耐心。

MATLAB疲劳驾驶检测，专注度分析，通过视频分帧，计算闭眼的帧数，跟总帧数相除，如果大于一定比例就是疲劳，还可以做成眼睛跟嘴巴多个特征检测的疲劳度分析，那个难度大点，带GUI框架。

疲劳驾驶测试Demo.rar

MATLAB的疲劳驾驶检测

MATLAB疲劳检测。输入自己的视频，分帧，定位人脸，定位眼睛，统计黑色像素比，利用perclos统计睁闭度，从而统计是否疲劳。matlab，需要具备一定编程基础。

司机疲劳驾车会影响车辆的正常行驶，严重时会威胁司机和乘客的生命安全，因此检测司机是否出现疲劳现象可以有效保障人们的出行安全.在现实生活中，一般在夜间光照强度较弱的情况下，司机出现疲劳驾驶的次数较多，但是现有的相关检测算法无法处理灯光问题，导致其在夜间检测时准确率较低.针对此问题，本文提出了基于低光增强的夜间疲劳驾驶检测算法.首先对人脸图像进行低光增强处理，从而提高图像的曝光度；然后使用人脸关键点检测网络获取图像的眼睛区域；之后使用卷积神经网络对眼睛区域进行睁、闭眼分类；最后统计单位时间内睁、闭眼数量的比值，以此判定司机是否处于疲劳状态.实验结果表明，在夜间环境中，本文提出的检测算法相对现有算法在检测成功率上提升了15.38%，取得了更好的效果.

随着交通工具大幅度增加，同时事故率也居高不下，疲劳驾驶是导致交通事故的一个重要因素。在过去的技术研究和应用中，绝大多数都是基于PC机和DPS的算法研究实现，不适用于车载，而在车载系统中不仅要实时性高而且要求体积小、方便安装使用，因此本文提出一种基于FPGA嵌入式的疲劳驾驶检测技术系统并对在FPGA上算法特点进行了研究、验证，通过实验证明了算法设计有和优化的有效性。