本研究运用MATLAB平台，通过分析驾驶过程中的生理信号和行为特征，开发了一套高效的驾驶员疲劳检测系统。
数据采集：通过使用传感器（如摄像头、红外传感器）来收集驾驶员的生理及行为数据。这些数据可能包括眼睛状态（睁闭）、头部姿势、眨眼频率以及颜色反应时间等信息，可以通过实时监测面部表情与驾驶行为获取。
预处理阶段：对原始采集的数据进行清洗、去噪和滤波，并提取出有助于识别疲劳特征的关键元素，以提高后续分析的准确性。
特征提取：从已预处理的数据中挑选有用的特性。例如，利用图像处理技术可以衡量眼睛闭合的程度及眨眼频率；通过信号处理手段则能计算颜色反应时间等指标。
选择重要特征：基于相关性和影响力的考量来筛选出最相关的子集，以此减少数据量并提高算法运行效率与精度。
疲劳检测模型训练：采用机器学习方法（如支持向量机、随机森林或深度学习）建立识别驾驶员疲劳状态的模型。该过程涉及将收集的数据与其已标记为“疲劳”或“非疲劳”的样本进行对比分析，从而让系统学会区分这两种情况的特点和规律。
实时监测与警示：当驾驶过程中采集到的新数据被送入训练好的算法后，可以即时判断出当前驾驶员是否处于疲劳状态，并根据结果提供适当的警告信息。
5星
