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MATLAB疲劳检测代码-Fatigue-Detection:机器学习, 深度学习, 视觉

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简介：
本项目利用机器学习与深度学习技术开发MATLAB疲劳检测代码，通过视觉分析评估驾驶员或操作员的状态，保障安全。 MATLAB的性能检测代码疲劳检测这个项目包括两部分：第一部分是MATLAB应用程序代码（VideotoEAR.m），它使用基于“EAR（眼睛纵横比）”自定义度量的统计方法输入视频并提取用户的眨眼动作，这是[1]和[2]作品的应用扩展。参考文献如下： [1] 野外增量人脸对齐。A.Asthana、S.Zafeiriou、S.Cheng和M.Pantic。在CVPR2014中。 [2] 使用面部标志的实时眨眼检测。特蕾莎·苏库波娃和扬·切赫。在2016年第21届计算机视觉冬季研讨会上。 第二部分是一个自定义卷积神经网络（基于VGG），用于根据输入的人脸图像训练睡意/疲劳检测模型，使用Python脚本vgg_face_drowsiness.py进行实现，并利用Keras和TensorFlow作为后端。

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  • MATLAB疲劳检测代码-Fatigue-Detection:机器学习, 深度学习, 视觉
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    本项目利用机器学习与深度学习技术开发MATLAB疲劳检测代码，通过视觉分析评估驾驶员或操作员的状态，保障安全。 MATLAB的性能检测代码疲劳检测这个项目包括两部分：第一部分是MATLAB应用程序代码（VideotoEAR.m），它使用基于“EAR（眼睛纵横比）”自定义度量的统计方法输入视频并提取用户的眨眼动作，这是[1]和[2]作品的应用扩展。参考文献如下： [1] 野外增量人脸对齐。A.Asthana、S.Zafeiriou、S.Cheng和M.Pantic。在CVPR2014中。 [2] 使用面部标志的实时眨眼检测。特蕾莎·苏库波娃和扬·切赫。在2016年第21届计算机视觉冬季研讨会上。 第二部分是一个自定义卷积神经网络（基于VGG），用于根据输入的人脸图像训练睡意/疲劳检测模型，使用Python脚本vgg_face_drowsiness.py进行实现，并利用Keras和TensorFlow作为后端。
     
  • MATLAB的疲劳检测代码-睡意检测: Matlab drowsiness detection代码
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    本段代码为使用MATLAB开发的睡眠监测系统，专注于实现疲劳驾驶预警功能。通过分析驾驶员的眼部状态来判断其清醒程度，有效预防因疲劳引起的交通事故。 为了使用MATLAB进行疲劳检测并编写代码来监视人的状态并在感到睡意时发出警报，请按照以下步骤操作： 1. 使用已用疲劳和非疲劳样本训练的SVM分类器。 2. 解压缩文件并将“睡眠”文件夹放置在Matlab的工作路径中。 3. 打开网络摄像头，在命令窗口输入`imaqtool`以找到受支持的适配器。通常，所有Windows版本都支持winvideo（例如：winvideo1）。 4. 在main.m文件中打开并转到行号17，并将适配器名称更改为已确定的支持名称。 5. 运行main.m代码并将自己置于适当的距离内，以便脸部在窗口中可见。 6. 默认状态下为非疲劳状态：睁大眼睛且闭上嘴巴；疲劳状态下则为闭眼并张开嘴几秒钟时会触发警报器发出蜂鸣声。 注意： - 请确保房间光线充足。 - 模型未经过黑暗或非常暗的照明条件下的训练，因此在这种条件下可能无法正常工作。 - 使用有效的面部特征集可以获得更好的结果，并且我会上传改进后的代码版本。 参考文献：Manu, BN. Real-time drowsiness detection using facial feature monitoring. In 2016 International Conference on Information Technology Innovations (IIT), IEEE, 2016. PPT下载链接未提供，如有需要请直接联系作者。
     
  • 基于深度学习技术的疲劳驾驶检测算法
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    本研究提出一种利用深度学习技术的新型疲劳驾驶检测方法，旨在通过分析驾驶员面部特征和行为模式，有效识别并预警潜在的安全风险。 为解决现有疲劳驾驶检测算法实用性差或准确率低的问题，本段落提出了一种基于深度学习的疲劳驾驶检测方法。首先使用HOG（Histogram of Oriented Gradient）特征算子来识别驾驶员的脸部；接着利用特征点模型对齐人脸，并分割出眼睛和嘴巴区域；最后通过深度卷积神经网络提取眼部疲劳信号，并结合嘴部疲劳状态进行综合分析，实现有效的疲劳预警功能。实验结果表明，该方法在检测准确率及实时性方面均有显著提升。
     
  • 基于MATLAB的EEG信号分析与疲劳驾驶检测代码：结合机器学习和深度学习的混合分类方法
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    本项目利用MATLAB开发，融合机器学习和深度学习技术进行EEG信号处理及疲劳驾驶识别。通过有效分析脑电波数据，实现对驾驶员疲劳状态的精准判断。 该项目是2019年悉尼科技大学研究的一部分，旨在开发一种算法来检测实时EEG数据流中的驾驶员疲劳程度。项目详细内容和所有结果已包含在存储库中。本段落档仅提供MATLAB代码的特征提取部分，并鼓励用户根据这些特征进一步改进或扩展驾驶员疲劳检测方法。 为了运行程序，请按照以下步骤设置： 1. 由于使用了监督学习的方法，需要标记的数据集。 2. 需要下载并解压缩名为“1.zip”到“11.zip”的文件夹，将它们放置在本地计算机上的指定目录中。 3. 打开所有脑电图通道，并设定路径变量为包含EEG数据的字典。脚本会从原始时间信号中提取自定义检测时间段（每段一秒钟），并分配标签（0表示正常，1表示疲劳）。 4. 一个通带滤波器将应用于时间信号，以去除高频噪声和直流偏移，并保留用于识别驾驶员疲劳的相关EEG信号。该过滤器的频率范围为0.5Hz至50Hz。 用户可以根据需要选择要提取的具体特征。
     
  • Anomaly-Detection-KDD99-CNNLSTM：基于机器学习与深度学习的入侵检测系统
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    Anomaly-Detection-KDD99-CNNLSTM项目结合了CNN和LSTM模型，旨在构建一个高效的入侵检测系统，利用KDD99数据集训练，实现对网络异常行为的精准识别。 这是一个使用三个模型开发的项目，旨在对KDD99数据集上的倾斜数据包进行分类。该项目采用了三层结构：KNN、CNN+LSTM以及随机森林分类器。与单独应用任一单个模型相比，这种组合方法在性能上显示出轻微但显著的提升。 整个研究基于未经修改直接使用的原始KDD99数据集，并且已作为项目的一部分进行了预处理工作。最终精度达到了0.97833。各单一模型的具体准确率如下： - KNN： 0.976835 - CNN + LSTM： 0.9667878 - 随机森林分类器: 0.96381378 项目的核心思想是利用同一数据训练三个不同的模型，然后将这些独立的模型整合为一个整体学习系统（或在某些情况下作为投票式分类器）。整个系统的架构包括两个主要层次： 第一层由KNN和CNN+LSTM组成。这两个模型共同工作并提供两种不同形式的结果输出。 第二层则包含随机森林分类器，用于处理来自上一层的任何冲突实例，并做出最终决策。
     
  • 计算机视觉与深度学习结合机器学习及OpenCV的目标检测跟踪一站式学习(含代码、视频和PPT)
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    本课程全面讲解计算机视觉中的目标检测与跟踪技术，融合了深度学习与传统机器学习方法，并利用OpenCV进行实践操作。包含详尽的代码示例、教学视频和课件资料，帮助学员系统掌握相关知识及技能。 计算机视觉结合深度学习与机器学习技术，并利用OpenCV进行目标检测跟踪的一站式学习资源包括代码、视频及PPT文件。具体内容可以在相关博客中查看。
     
  • 《MATLAB计算机视觉及深度学习实战》配套代码
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    本资源为《MATLAB计算机视觉及深度学习实战》一书提供配套代码，帮助读者通过实践深入理解计算机视觉与深度学习的核心技术。 1. 直方图优化去雾技术 2. 基于形态学的权重自适应图像去噪 3. 多尺度形态学提取眼前节组织 4. 基于分水岭算法的肺癌分割诊断 5. 基于Harris 角点检测（可以直接使用MATLAB自带函数） 6. 基于K均值的数据类算法分割（算法运行时间较长） 7. 区域生长算法进行肝部肿瘤分割（原始方法精度不高）
     
  • 关于深度学习在疲劳驾驶检测中的应用研究.pdf
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    本论文探讨了深度学习技术在疲劳驾驶检测领域的应用，通过分析驾驶员面部特征和行为模式，提出了一种有效提升检测准确率的方法。 本段落介绍了一种基于深度学习的疲劳驾驶检测方法，旨在解决传统方法鲁棒性差、准确率低的问题。该方法通过改进眨眼检测技术和夜间光线增强算法来提高疲劳驾驶检测的准确性与稳定性。 文中提出一种基于深度学习技术的新型眨眼识别方案，克服了现有技术在抗干扰性和精确度方面的不足。此方案采用人脸关键点探测网络对图像进行处理，能够同步执行面部和眼睛定位任务，并满足实时性的需求。对于睁闭眼分类模块，在普通卷积神经网络的基础上融合残差学习及跳跃连接策略，以增强模型的细节表达能力和加速拟合过程。 另外还设计了一种夜间光线弱环境下的眨眼检测算法。通过在图像输入人脸关键点识别之前添加低曝光度图片增强处理步骤，提升后续定位和分类任务的表现力与精确性，在夜晚等光照条件不佳的情况下仍能保持较高准确率。 研究团队搭建了一个实验平台来验证此方法的有效性和可靠性。该系统由疲劳驾驶检测终端及后台管理组件构成，可以全面测试算法的性能指标并进行优化调整。 总的来说，基于深度学习技术的新疲劳驾驶监测方案不仅显著提升了识别精度和鲁棒性，还克服了传统方式中的诸多缺陷，在保障道路交通安全方面具有重要意义。 关键词： 1. 疲劳驾驶检测的重要性：及时发现驾驶员因疲惫导致的状态变化对交通安全至关重要。 2. 传统方法的局限性：在复杂环境下难以保持高准确率及稳定性的问题限制了其应用范围。 3. 深度学习技术的应用前景：利用深度神经网络能够显著改善疲劳监测系统的性能表现。 4. 改进型眨眼检测算法：结合多种先进技术手段提高了对驾驶员眼睛状态变化的识别能力。 5. 低光照环境下的适应性增强策略：通过特定图像预处理步骤提高夜间驾驶条件下系统的工作效率。
     
  • MATLAB中的深度学习与计算机视觉源码
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    本资源深入浅出地讲解了如何在MATLAB环境中利用深度学习技术进行计算机视觉应用开发，包含丰富的源代码示例。 深度学习（DL）是机器学习（ML）领域中的一个新方向，它使机器学习更接近最初的目标——人工智能（AI）。深度学习旨在从样本数据中发现内在规律并构建表示层次，在此过程中获得的信息有助于解释文字、图像和声音等类型的数据。其最终目标在于让计算机能够像人类一样具备分析与学习能力，并且可以识别文本、图片以及音频信息。 作为一种复杂的机器学习技术，深度学习在语音和图像识别方面取得了显著成果，远超以往的技术水平。自2016年阿尔法狗战胜人类围棋选手之后，深度学习的热度持续上升。然而，在喧嚣过后人们开始回归理性思考：尽管人工智能已经取得了一些进展，但距离真正的智能还有很长一段路要走。