MATLAB实时视频流眼部状态监测与疲劳预警系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用实时摄像头视频流，自动检测驾驶员眼部区域，分析眼睑状态与眨眼频率，结合疲劳阈值模型进行预警。当识别到疲劳迹象时，系统会触发声光警报，以提升驾驶安全。适用于车载监控场景，代码高效、易于集成。

详 情 说 明

基于实时视频流的驾驶员眼部状态监测与疲劳预警系统

项目介绍

本项目旨在开发一套实时、非接触式的驾驶员疲劳监测系统。系统通过接入的车载摄像头实时捕捉驾驶员面部视频流，综合利用计算机视觉与机器学习技术，自动检测眼部区域，精确分析眼睑开合状态与眨眼频率。通过内置的动态阈值模型对驾驶员的疲劳程度进行智能判定，当检测到疲劳征兆时，系统会立即启动声光警报装置，以期有效预防因疲劳驾驶引发的交通事故，显著提升行车安全。

功能特性

• 实时眼部检测与定位：采用高效的Haar特征分类器，快速精确地定位视频帧中的双眼区域，并输出位置坐标与检测置信度。
• 精准眼睑状态分析：基于视觉注意力分析算法，实时计算每一帧图像中双眼的眼睑开合比例（EAR），形成连续的状态曲线。
• 智能疲劳状态判定：运用动态阈值自适应算法，结合实时眨眼频率、闭眼持续时间等多维度特征，对疲劳状态进行分级（正常/轻度疲劳/高度危险）。
• 即时多模预警机制：一旦判断为轻度疲劳或高度危险状态，系统自动触发声音警报与灯光闪烁信号，提醒驾驶员及时采取应对措施。

使用方法

1. 系统启动：运行主程序文件，系统将自动初始化并尝试调用默认摄像头。
2. 参数配置（可选）：在程序启动后或配置文件中，可根据实际需要调整摄像头参数（如分辨率、帧率）以及个性化的疲劳判定阈值。
3. 实时监测：系统开始处理视频流，屏幕将显示实时画面，并叠加眼部检测框、眼睑开合比例数据及当前疲劳等级。
4. 警报响应：当警报触发时，请驾驶员务必重视，确保在安全条件下停车休息。
5. 系统退出：通过界面指令或快捷键即可安全关闭系统。

系统要求

• 硬件环境：

* 摄像头：支持分辨率不低于720p、帧率不低于30fps的实时视频流采集。 * 处理器：建议多核CPU，主频2.5GHz或以上。 * 内存：不小于4GB RAM。 * 警报装置：支持系统控制的蜂鸣器与LED指示灯。

• 软件环境：

* 操作系统：Windows 10/11, Linux发行版，或 macOS。 * 编程语言：MATLAB (推荐 R2021a 或更高版本)。 * 必要工具包：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox。

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制核心与执行入口，其实现了全流程的调度与管理。具体而言，它负责完成系统的初始化设置，包括摄像头硬件的调用与参数配置；接着进入主循环，持续抓取视频流帧并进行预处理；然后调用相应的功能模块进行人脸与眼部检测、眼睑关键点定位以及开合度计算；进而依据动态算法对疲劳等级进行综合评估与决策；最后，根据决策结果控制图形界面的实时更新与声光警报信号的输出，直至接收到退出指令后安全释放资源并关闭系统。