基于MATLAB的驾驶员疲劳状态眼部追踪检测系统

资 源 简 介

本系统利用MATLAB开发，通过实时追踪驾驶员眼部行为特征，结合图像分析技术自动识别疲劳状态。系统监测眼睑闭合频率、眨眼时长等关键指标，支持多级预警功能，提升驾驶安全。

详 情 说 明

基于眼部追踪的驾驶员疲劳状态检测系统

项目介绍

本系统是一款基于计算机视觉与机器学习技术的驾驶员疲劳状态实时检测方案。系统通过捕捉驾驶员眼部行为特征，结合先进的疲劳度计算模型，实现对疲劳驾驶状态的精准识别与多级预警。可广泛应用于车辆安全监控、驾驶行为分析等智能交通场景，有效提升驾驶安全性。

功能特性

• 实时眼部检测与追踪：采用Haar级联分类器实时定位并追踪眼部区域
• 眼睑运动量化分析：精确计算眼睑闭合频率、眨眼时长等生物特征指标
• 智能疲劳度评估：基于PERCLOS模型和LSTM时序分析的综合评估算法
• 多级预警机制：根据疲劳程度触发分级预警（正常/初级/强烈/紧急）
• 数据记录与分析：自动生成疲劳事件日志和周期性驾驶行为分析报告

使用方法

1. 硬件连接：连接支持720p以上分辨率的USB摄像头或行车记录仪
2. 参数配置：调整疲劳阈值、摄像头参数和预警灵敏度等设置
3. 基准校准：采集驾驶员正常状态下的眼部行为数据建立基准模板
4. 实时监测：启动系统即可开始疲劳状态检测，观察可视化界面
5. 结果查看：系统自动生成实时预警信号、疲劳指数曲线和分析报告

系统要求

• 硬件要求：USB摄像头（分辨率≥720p，帧率≥25fps）
• 软件环境：MATLAB R2020b或更高版本
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox
• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux Ubuntu 18.04+

文件说明

主程序文件具备完整的系统控制与功能调度能力，主要负责视频流数据采集与预处理、眼部特征参数实时计算、疲劳状态智能评估决策、多级预警信号生成与传递、人机交互可视化界面更新维护，以及检测结果数据记录与报告输出等核心功能集成。