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MATLAB眼部和鼻部疲劳检测_GUI_.rar

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简介:
该资源为一款基于MATLAB开发的眼部及鼻部疲劳检测软件,采用图形用户界面设计,便于使用者进行实时监控与数据分析。 一、课题介绍 该课题是基于眼部和嘴部的疲劳驾驶检测系统。它包含一个人机交互界面(GUI),通过输入视频,进行分帧处理,并定位眼睛和嘴巴的位置,然后根据这些部位的张合度来判断驾驶员是否处于疲劳状态。 二、操作步骤 第一步:建议安装MATLAB 2010或更高版本,以确保软件兼容性良好。 第二步:启动MATLAB软件后,请点击界面上红色圈出的按钮,找到包含demo.m文件的目录,并将其加载到当前工作区中。 第三步:双击打开名为demo.m的文件。(注意不要误选.fig格式文件,否则可能会引发错误) 第四步:在界面中点击绿色“运行”按钮(如图所示)。 第五步:此时会弹出一个操作界面。请按照界面上显示的按钮顺序进行相关操作即可完成任务。

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  • MATLAB_GUI_.rar
    优质
    该资源为一款基于MATLAB开发的眼部及鼻部疲劳检测软件,采用图形用户界面设计,便于使用者进行实时监控与数据分析。 一、课题介绍 该课题是基于眼部和嘴部的疲劳驾驶检测系统。它包含一个人机交互界面(GUI),通过输入视频,进行分帧处理,并定位眼睛和嘴巴的位置,然后根据这些部位的张合度来判断驾驶员是否处于疲劳状态。 二、操作步骤 第一步:建议安装MATLAB 2010或更高版本,以确保软件兼容性良好。 第二步:启动MATLAB软件后,请点击界面上红色圈出的按钮,找到包含demo.m文件的目录,并将其加载到当前工作区中。 第三步:双击打开名为demo.m的文件。(注意不要误选.fig格式文件,否则可能会引发错误) 第四步:在界面中点击绿色“运行”按钮(如图所示)。 第五步:此时会弹出一个操作界面。请按照界面上显示的按钮顺序进行相关操作即可完成任务。
  • 驾驶系统的MATLAB案例.zip
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    本资源为《眼部疲劳驾驶检测系统》的MATLAB实现案例。通过分析驾驶员的眼部状态来判断其疲劳程度,并提供实时警报,保障行车安全。 该课题是基于MATLAB的眼部检测疲劳驾驶系统。假设有一台摄像头对准大巴司机或其他司机进行实时监测,并每隔数秒判断是否出现疲劳驾驶的情况。如果判定为疲劳驾驶,则会发出警报或提示司机注意休息。具体实现方法包括先定位人脸,然后寻找眼睛并判别眼睛是睁开还是闭住,最后统计闭眼的频率来评估驾驶员的状态。
  • 基于MATLAB及面特征系统(结合、嘴点头频率)
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    本研究开发了一套基于MATLAB的系统,用于通过监测眼部闭合时间、嘴角下垂程度以及头部 nods 的频率来评估个体的疲劳状态。 基于MATLAB的疲劳检测系统能够通过眼部、嘴巴以及点头率等多种特征进行综合分析,实现对驾驶员或操作人员疲劳状态的有效监测。该系统利用先进的图像处理技术与机器学习算法,在实时监控中准确捕捉并评估用户的生理信号变化,从而及时预警潜在的安全风险。
  • MATLAB【包含人、打哈欠识别、大纲及GUI】.zip
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    本资源提供一套全面的眼部疲劳检测方案,包括精准的人眼定位与追踪技术、打哈欠动作识别算法,并附带详细的大纲和用户界面设计,助力研究者深入分析眼部疲劳成因。 大家好,本课题是基于MATLAB GUI可视化平台的疲劳驾驶检测研究。我们采用perclos算法进行分析。整个流程包括:视频分帧处理、对每一帧图像通过肤色识别技术定位人脸位置、去除干扰区域、使用灰度积分法确定人眼位置,并统计闭眼和睁眼的画面数量,然后根据perclos定理计算闭眼频率,以此判断是否处于疲劳状态。如果系统检测到驾驶员出现疲劳驾驶的情况,则会发出警报声进行提醒。本课题包括详细的论文提纲内容。
  • Win32平台的(眨、闭
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    本项目专注于开发一种基于Windows平台的眼部动作识别系统,通过监测用户眨眼和闭眼行为来评估其疲劳程度。 眨眼和闭眼检测可用于疲劳检测判定。该功能采用跨平台算法实现,在Windows 32位系统上运行需要电脑配备摄像头才能进行测试。
  • 人脸位识别:利用MATLAB睛、嘴巴
    优质
    本项目使用MATLAB开发的人脸部位识别系统,专注于精确检测人脸的眼睛、鼻子及嘴巴位置。通过图像处理技术,实现高效准确的脸部关键点定位功能。 运行demo试试!此代码基于FrontalFaceCART、LeftEye、RightEye、Mouth 和 Nose 的CascadeObjectDetector实现。我相信与人脸检测的默认用法相比,性能有所提高。detectFaceParts 和 detectRotFaceParts 是主要功能。detectFaceParts 检测带有零件的正面脸。detectRotFaceParts 则用于检测旋转输入图像中的人脸部分。每个功能都有自己的帮助说明和文档支持。算法的具体细节可以在相关幻灯片分享中找到,其中详细介绍了该方法的工作原理及实现方式。
  • FatigueDetecting.zip_dll_opencv_闭_基于OpenCV的驾驶系统_驾驶
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    本项目提供一个基于OpenCV的疲劳驾驶检测系统,通过分析驾驶员的眼睛状态(如闭眼时间)来判断其是否处于疲劳状态。使用FatigueDetecting.zip_dll_opencv文件进行操作和数据处理,旨在提升行车安全。 本项目中的FatigueDetecting.zip文件包含了一个基于OpenCV实现的疲劳驾驶检测系统。该系统的功能是通过分析驾驶员人脸特别是眼睛的状态来判断其是否处于闭眼状态,并据此评估是否存在疲劳驾驶的风险。 我们先了解一下OpenCV,这是一个跨平台库,支持多种编程语言如C++、Python和Java等。它提供了大量的图像处理函数与计算机视觉算法,包括特征匹配、图像分类、物体检测及人脸识别等。在本项目中,OpenCV主要用于人脸检测以及眼部特征分析。 首先进行的是人脸检测阶段,在这一环节里会使用到Haar级联分类器——一种经过大量样本训练的机器学习模型,能够高效地定位出图像中的面部区域。系统通过该技术来确定驾驶员的脸部位置。 接下来是闭眼状态识别过程。OpenCV可能利用了如眼睑形状、眼睛开口度等特征来进行分析。当监测到驾驶员的眼睛长时间处于关闭状态时,则认为其可能存在疲劳驾驶的风险,这通常涉及对眼睑边缘的检测和眼睛开口变化情况的监控技术应用。 项目中提到的vc+opencv工程指的是在一个Visual C++开发环境中创建的应用程序工程,并且包含了OpenCV的相关动态链接库。这种库文件可以被多个应用程序共享使用以节约资源占用空间。在本项目里,这些DLL库提供了所有必要的功能支持给开发者调用进行图像处理和视觉分析。 综上所述,FatigueDetecting项目利用了Visual C++环境中的OpenCV来实现实时的面部检测及闭眼状态识别,并通过监测驾驶员的眼部特征有效地判断疲劳驾驶的风险情况。这有助于提高行车安全性并为计算机视觉与智能交通系统领域的开发者提供参考实践案例。
  • _matlab代码.rar
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    本资源包含用于检测人眼疲劳状态的MATLAB代码。通过分析眼部图像数据,实现自动识别与评估眼睛疲劳程度的功能,有助于研究和开发预防视觉疲劳的应用程序和技术。 使用MATLAB编写了一个程序,通过人眼检测来判断驾驶员是否疲劳驾驶。该程序具有用户界面,并已亲测可用。
  • Android平台的(闭/眨识别)
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    本应用基于Android平台开发,利用摄像头实时监测用户眼睛状态,自动识别闭眼和眨眼动作,有效预防因疲劳驾驶或操作导致的安全事故。 Android版本的闭眼/眨眼检测可以在安卓手机上进行测试,请确保手机横屏放置。