MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统（GUI框架，图片可换）Matlab

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。

基于累积损伤的复合材料层合板拉-拉疲劳寿命预测，魏武国，，复合材料层合板在拉-拉疲劳载荷作用下的损伤形式主要是基体开裂、纤维拉断和分层，因此重点考虑这三种损伤的失效判据,并基于疲劳�

驾驶疲劳是影响交通安全的重要因素之一，疲劳驾驶预警系统的研究是十分有必要的。针对面部特征精确定位及疲劳驾驶检测问题，提出眼、鼻和嘴部三组卷积值加权求和的算法，根据三者状态信息对实验结果影响程度设置不同的权重系数，构造疲劳监测模型。首先对拍摄的驾驶员图片进行人脸检测，获得面部图像，按比例对合成的卷积模板划分三部分器官区域，结合模板卷积的相关理论，采用多目标优化技术，然后对面部器官状态进行疲劳判断，并得到相应的判定结果。实验表明，综合眼、鼻和嘴部信息模板不同的权重系数，突出了重要器官区域的影响，提高了疲劳检测准确性和鲁棒性，为最终构建一种实时的、可靠的非接触式驾驶员监测系统提供了理论基础。

【疲劳驾驶检测系统】 适用人群：本科或专科 技术路线：使用dlib、opencv和wx搭建 实现内容：头部角度，眨眼和打哈气的检测并在相应输出端进行输出提示。 实现语言：python3.7以上 编译器：pycharm2020以上 提示说明：最好直接放在d盘，这样导入好包之后可以直接运行

本文针对传统基于机器视觉的司机疲劳检测模型对硬件系统要求较高、检测准确率和效率较低等问题，提出了一种基于MTCNN-PFLD-LSTM深度学习的司机疲劳驾驶检测方法。该方法利用深度学习技术对驾驶员的面部特征进行提取和分析，通过LSTM模型对驾驶员的疲劳状态进行判断和预测。实验结果表明，该方法具有较高的检测准确率和效率，能够有效地检测司机的疲劳驾驶状态，具有一定的实用性和推广价值。

基于脑电信号的驾驶疲劳检测

摘要：针对目前严重的疲劳驾驶行为，研制了一种疲劳驾驶检测装置。在座椅头枕上前方正对驾驶员头部的位置安装1个红外线发射二极管和2个红外线接收头，由单片机控制红外线发射的电流强度，同时检测接收头的信息就可以检测头部的相对位置。如果驾驶员处在疲劳驾驶状态中，头部必定偏离正常位置并且时间超过设定值，则输出报警和制动控制信号。在几种典型车辆上对该系统进行了实验，验证了方法的正确性和有效性，并能达到较高的测量精度。 　　1　检测仪结构特点 　　该检测仪由单片机控制反射式红外线传感器对驾驶员头部位置进行检测，通过检测驾驶员在常规坐姿下的头部与座椅头枕的相对位置，自动判断驾驶员是否处在疲劳驾驶状态中。

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疲劳检测（眼部识别，可做眼部，打哈欠，偏头等，构架）设计 (13)设计