matlab代码实现疲劳检测

资 源 简 介

matlab代码实现疲劳检测

详 情 说 明

疲劳检测在驾驶监控、工业安全等领域具有重要应用价值。基于Matlab实现的疲劳检测系统通常融合多种计算机视觉技术，其核心逻辑可分为以下步骤：

基于肤色的人脸定位 系统首先通过HSV色彩空间或YCbCr色彩空间的肤色模型进行人脸粗定位。这种方法能有效过滤背景干扰，快速锁定人脸区域。在Matlab中可利用颜色阈值分割配合形态学处理优化检测结果，再通过区域特征（如面积、长宽比）筛选出候选人脸。

眼部区域精确定位 在检测到的人脸ROI（感兴趣区域）内，结合Haar级联分类器或灰度投影法定位眼睛位置。由于眼部特征明显（如低灰度值、水平边缘密集），可通过垂直积分投影确定眼睛的垂直边界。

霍夫变换圆检测识别瞳孔 对眼部区域进行边缘检测（如Canny算子）后，使用霍夫变换检测圆形轮廓定位瞳孔。Matlab的`imfindcircles`函数可直接实现该功能，需合理设置半径范围参数以适应不同距离下的眼睛大小。

眨眼频率分析与疲劳判断 通过连续帧的瞳孔状态变化计算眨眼频率： 当瞳孔被上眼睑遮挡面积超过阈值时记为一次眨眼 统计单位时间内（如1分钟）的眨眼次数 若频率低于预设阈值（如15次/分钟）或出现长时间闭眼则触发疲劳警报

该方案的扩展性较强，后续可加入PERCLOS（眼睑闭合时间占比）或头部姿态分析等特征提升检测精度。实际部署时需注意光照条件的影响，建议配合直方图均衡化或Retinex算法增强图像质量。