设计主要是基于MATLAB的疲劳驾驶视觉性检测，其研究方案总体处理框架一般包括以下五个阶段： （1） 视频输入阶段：通过摄像头或者其他视频设备获取司机的面部图像数据。 （2） 预处理阶段：对采集到的图像数据进行预处理，去除噪声、调整亮度、对比度等，以提高后续处理的效果。 （3）特征提取阶段：采用图像特征提取算法，从预处理后的图像中提取与疲劳状态相关的特征信息。一般用来检测眼睛状态。可以使用灰度积分投影技术进行眼睛定位。 （4）特征分类阶段：将特征信息与已知模型进行比较和分析，判断司机是否处于疲劳状态。可以使用神经网络、perclos技术进行分类判别。 （5）结果输出阶段：根据特征分类结果，输出报警信号或其他措施，提醒司机注意安全行车。

一个基于Python项目开发的源码，是一个人脸识别系统，主要是用来识别驾驶员的，同时还可以识别他当下的疲劳状态是否需要休息。学生可以用来做毕业设计。同样这个源码可以用在交警摄像头上，可以看看马路上是否有疲劳驾驶的司机，也可以用于高速收费站，毕竟高速上疲劳驾驶是一件非常危险的事情。源码压缩包直接上传了，下载即可运行。

MATLAB平台：疲劳检测系统（眼部检测，可眼睛+嘴巴+点头率综合）

本设计目标在于利用Matlab强大的图像处理能力和实用便捷的编程方法，通过处理包含人脸的视频帧系列图像，灰度积分投影技术的眼睛定位方法，进而利用perclos计数，计算眨眼率，从而得到比较准确的疲劳状况。

MATLAB疲劳检测系统（GUI界面）

1.研究背景与意义 疲劳检测在现实生活中具有很大的意义和实用价值，也是一个值得进一步完善研究的课题。 列车员疲劳提醒 疲劳检测 特定岗位防瞌睡 汽车防止疲劳驾驶 防止质检员打盹

基于AdaBoost算法训练了分类器，并编程实现了一个人脸检测系统，将其应用于驾驶员疲劳检测系统中，对人脸区域进行检测和跟踪。为了提高系统的鲁棒性和检测的速度与精度，依次应用曝光补偿，积分图等方法，使得系统具有较高的高检测精度和较短的检测时间，可以适应驾驶员疲劳检测的需要。

本设计目标在于利用Matlab强大的图像处理能力和实用便捷的编程方法，通过处理包含人脸的视频帧系列图像，灰度积分投影技术的眼睛定位方法，进而利用perclos计数，计算眨眼率，从而得到比较准确的疲劳状况。

基于人脸面部特征识别的疲劳检测系统设计，使用Matlab平台。主要使用了基于肤色的人脸识别，基于霍夫变换的人眼检测，通过人眼闭合度确定眨眼频率

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。