基于MATLAB的司机疲劳监测系统

数据采集：利用传感器（如摄像头、红外传感器）获取司机生理和行为数据，包括眼睛状态、头部姿势、眨眼频率和反应时间等。预处理：对采集到的数据进行清洗、去噪、滤波和特征提取，以便提取与司机疲劳相关的特征。特征提取：从预处理的数据中提取有用的特征，如眼睛闭合程度、眨眼频率和反应时间等。特征选择：根据相关性和重要性选择最相关的特征子集，以提高检测算法的效率和准确性。监测算法：采用机器学习算法或基于规则的方法训练监测模型，通过与预先标记的疲劳和非疲劳样本比较，学习疲劳的特征和模式。疲劳检测：将实时采集的数据输入训练好的监测模型，进行实时的疲劳检测，并提供相应的警告或建议。反馈和提醒：根据检测结果及时向司机提供反馈和提醒，以确保驾驶安全。