基于MATLAB的疲劳驾驶检测与识别系统

资源摘要信息:"本设计基于MATLAB的疲劳检测识别系统，主要应用于疲劳驾驶监测，也可以用于专注度检测等场景。系统包含一个图形用户界面（GUI），用户可以通过它上传并处理视频，实现对驾驶员疲劳状态的实时监控。以下是本设计中涉及的关键知识点和操作步骤。 ### 关键知识点： 1. **MATLAB平台应用**： - MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等领域。 - 本设计要求使用MATLAB 2018a及以上版本，以确保代码兼容性和运行效率。 2. **疲劳检测技术**： - 疲劳检测通常依赖于识别生理特征，如眼睛和嘴巴的张合度。 - 系统通过视频捕获和图像处理技术，对驾驶员的眼睛和嘴巴区域进行分析，计算眼睛和嘴巴的开合程度。 3. **图像处理**： - 视频被分帧处理，每一帧代表视频中的一个静态图像。 - 系统会分析每一帧中的眼睛和嘴巴区域，这通常涉及到图像的灰度转换、滤波去噪、边缘检测、区域定位、特征提取等步骤。 4. **GUI设计**： - MATLAB中可以通过GUIDE或App Designer等工具设计用户界面。 - GUI提供了一个友好的操作界面，用户可以通过它上传视频，查看处理结果，并进行相关的操作。 5. **参数设置和结果判定**： - 通过眼睛张合度和嘴巴张合度两个参数来评估疲劳程度。 - 需要预先设定阈值或采用机器学习方法，根据驾驶员的个体差异进行个性化设置。 ### 操作步骤： 1. **软件环境准备**： - 确保电脑上安装有MATLAB软件，且版本至少为2018a。 - 选择适合的版本（例如MATLAB 2018b）来运行设计代码，以保证最佳兼容性。 2. **加载程序**： - 打开MATLAB软件。 - 找到并打开包含demo.m文件的文件夹。 - 将该文件夹加载到当前工作区中。 3. **运行程序**： - 在MATLAB中运行demo.m文件。 - 程序将打开GUI界面，等待用户进行操作。 4. **视频处理**： - 使用GUI中的功能选择和上传视频文件。 - 系统将自动处理上传的视频，分析每一帧的图像，并计算眼睛和嘴巴的张合度。 5. **结果展示**： - 疲劳监测结果将在GUI中展示。 - 用户可以通过GUI看到疲劳状态的实时反馈。 ### 结论： 本设计提供了一种基于MATLAB的疲劳检测识别方法，它通过分析眼睛和嘴巴的张合度来判断驾驶者是否疲劳。该系统具有友好的用户界面，便于用户上传视频并实时获取监测结果。通过MATLAB的高级图像处理功能，可以实现对驾驶员生理特征的准确识别，为驾驶安全提供了一种有效的辅助手段。