基于计算机视觉的实时疲劳检测MATLAB系统

资 源 简 介

本MATLAB项目通过计算机视觉技术实时检测视频中的人脸状态，采用肤色区域定位和霍夫变换圆检测算法识别眼部轮廓，根据眨眼频率统计分析用户的疲劳程度，并在异常情况下发出告警。

详 情 说 明

基于视觉特征的实时疲劳检测系统

项目介绍

本项目是一款基于计算机视觉技术的实时疲劳状态分析系统。系统通过分析视频流中的人脸特征，实现对使用者疲劳程度的精准评估。核心技术包括人脸定位、眼部识别和疲劳分析算法，当检测到异常生理指标时自动发出预警，可广泛应用于驾驶安全、工作状态监控等场景。

功能特性

• 实时人脸检测：基于YCbCr肤色模型快速定位视频中的人脸区域
• 精准眼部识别：采用霍夫变换圆形检测算法精确定位瞳孔位置
• 疲劳程度评估：通过眨眼频率时序分析实现三级疲劳状态判断
• 多模态预警：重度疲劳状态下自动触发声音与视觉警报提示
• 多格式支持：兼容avi、mp4、mov等常见视频格式输入

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件，系统将自动初始化视觉检测模块
2. 输入设置：选择摄像头实时采集或视频文件输入模式
3. 参数调整：可根据实际场景调整检测灵敏度参数（可选）
4. 实时监测：系统自动显示人脸框、眼部标记和疲劳度数据
5. 预警响应：当出现重度疲劳警报时，建议立即采取休息措施

系统要求

• 硬件配置：

- 摄像头：支持640×480像素以上分辨率 - 处理器：Intel i5及以上或同级性能处理器 - 内存：最低4GB，推荐8GB及以上

• 软件环境：

- 操作系统：Windows 10/11 或 Linux Ubuntu 16.04+ - 工具库：OpenCV 3.4+、MATLAB R2018a+

• 性能指标：

- 帧率要求：不低于15fps - 分辨率：最低640×480，推荐1280×720以上

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，具体实现了视频流输入接口的初始化、人脸区域的动态检测与跟踪、眼部特征的提取与状态分析、眨眼频率的实时统计计算、疲劳等级的智能评估决策以及多模态预警信号的触发控制等功能模块的协同工作。