会议论文，疲劳监测，睡眠监测，有助于

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))

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。

1.用于镜头选型参考以及了解镜头参数 2.3MP像素 M12*P0.5 可用于匹配1/2.7'和1/3'靶面sensor，视场角不同 3.940nm红外波长，无红暴，5G全玻 4.用于车载DMS产品（疲劳驾驶监测），两客一危

基于深度学习的疲劳驾驶监测融合算法的研究，杨非，刁鸣，现代物流交通行业发达，疲劳驾驶是大量交通事故发生的主要原因，如何精准地检测驾驶员的疲劳状态是当今的研究热点。近年来，机器

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。

State Farm 与Hughes合作提供的服务内容： 1、单键应急响应； 2、道路救援； 3、偷车位置援助； 4、车辆维修诊断警报和提醒； 5、青少年的驾驶行为监测（如跟踪）； 6、地理围栏技术（geofencing）和速度报警。 无缝连接行车电脑，爱车车况实时掌握 内置高性能GPS芯片，集成AGPS和基站定位功能，快速精准定位 内置三轴加速度传感，助改进驾驶习惯 内置GSM通讯模块，实时在线互联传输数据

非常详细的对疲劳驾驶监测系统的设计,解决因疲劳驾驶引发的交通事故问题