位置: IT常识 - 正文

数字图像处理课程设计-疲劳检测系统(数字图像处理课后题答案)

编辑:rootadmin
数字图像处理课程设计-疲劳检测系统 文章目录数字图像处理课程设计-疲劳检测系统前言一、课程设计任务二、设计框图三、准备工作四、任务流程4.1视频预处理4.2图片分割五、结果六、项目总结数字图像处理课程设计-疲劳检测系统前言

推荐整理分享数字图像处理课程设计-疲劳检测系统(数字图像处理课后题答案),希望有所帮助,仅作参考,欢迎阅读内容。

文章相关热门搜索词:数字图像处理课程设计题目,数字图像处理课程设计题目,数字图像处理课后题答案,数字图像处理课后题答案,数字图像处理课程设计,数字图像处理课后题答案,数字图像处理课后题答案,数字图像处理课后题答案,内容如对您有帮助,希望把文章链接给更多的朋友!

此系统基于MATLAB设计,核心思想是PERCLOS算法.

参考文章MATLAB疲劳检测系统 - 知乎

需要源码的,私信或者留下邮箱

一、课程设计任务

应用数字图像处理相关知识和技术实现某一应用,如人脸识别、动物识别、水果识别等综合性任务,题目自选。

本文在matlab R2018b开发环境下,实现人脸检测系统。

疲劳检测可以应用于大巴车司机,货车司机疲劳驾驶监测,现在很多情况下大巴车或者货车等司机都由于休息不好,疲劳上路,这就给安全造成了及其大的隐患。如果有一套系统,可以实时接入车辆摄像头,摄像头对准司机,当检测到司机疲劳状态的时候,则提醒后台并且语音提醒,以做出正确决策,避免车祸等悲剧的发生。该系统也可以应用于上课学生专注度分析,进行疲劳预警。

二、设计框图

三、准备工作开发环境:windows 10,matlab R2018b制图软件:visio 2013素材示意:人脸图像/视频 四、任务流程4.1视频预处理首先将彩色视频video.avi读入,将图像分帧。obj = VideoReader(uigetfile('*.avi','选择视频'));%输入视频位置setappdata(0,'obj',obj);%设置全局变量Show_Frames=read(obj,1);%显示第一帧作为封面axes(handles.axes1);imshow(Show_Frames);set(handles.listbox1,'String','分帧开始...');prompt={'输入图片名是几位数:'};defans={'2'};%默认两位数p=inputdlg(prompt,'输入位数',1,defans);numzeros=str2num(p{1}); nz = strcat('%0',num2str(numzeros),'d');numFrames = obj.NumberOfFrames;% 帧的总数for k = 1 :5 % 读取前5帧 numFramesframe = read(obj,k);%读取第几帧id=sprintf(nz,k);imwrite(frame,strcat('video_images/',id,'.jpg'),'jpg');% 保存帧endset(handles.listbox1,'String','分帧结束');

利用MATLAB函数rgb2gray转换成灰度图像。

去除视频黑边,定位有效图像区域。

将结果输出到指定路径images下。

function [Irect, rect] = GetValideImage(Img, flag)% 获取有效图像区域if nargin < 2 flag = 1;end% 灰度化if ndims(Img) == 3 I = rgb2gray(Img);else I = Img;end% 去除视频黑边,定位有效图像区域tol = 1000;sz = size(I);cs = sum(I, 1);c = find(cs > tol);cmin = min(c);cmax = max(c);rect = [cmin 1 cmax-cmin sz(1)];% 图像切割,获取有效区域图像Irect = imcrop(Img, rect);% 显示中间处理过程图像if flag figure; subplot(2, 2, 1); imshow(Img, []); title('原图像'); subplot(2, 2, 2); imshow(I, []); title('灰度图像'); subplot(2, 2, 3); imshow(Img, []); title('有效区域图像标记'); hold on; rectangle('Position', rect, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2); hold off; subplot(2, 2, 4); imshow(Irect, []); title('有效区域图像');end4.2图片分割数字图像处理课程设计-疲劳检测系统(数字图像处理课后题答案)

4.2.1 人脸定位

读入images路径下所有jpg图像。

利用MATLAB函数rgb2hsv将RGB颜色转换为HSV。

% 颜色空间转换hsv = rgb2hsv(Img);h = hsv(:, :, 1);s = hsv(:, :, 2);v = hsv(:, :, 3);% 区域数据范围hsp = [0.01 0.5];ssp = [0.1 0.85];vsp = [0.25 0.85];sz = size(h);根据HSV对肤色定位,提取人脸区域。% 初始化模板mask = zeros(sz);% 肤色定位for i = 1 : sz(1) for j = 1 : sz(2) if h(i, j) > hsp(1) && h(i, j) < hsp(2) && ... s(i, j) > ssp(1) && s(i, j) < ssp(2) && ... v(i, j) > vsp(1) && v(i, j) < vsp(2) mask(i, j) = 1; end endend% 形态学处理mask = logical(mask);mask = imclose(mask, strel('disk', 15));mask = imopen(mask, strel('disk', 15));mask = imfill(mask, 'holes');% 提取人脸区域[L, num] = bwlabel(mask);stats = regionprops(L);Ar = cat(1, stats.Area);[Ar, ind] = sort(Ar, 'descend');bw = mask;bw(L ~= ind(1)) = 0;

4.2.2人眼定位

先对图像预处理,利用MATLAB函数rgb2gray转换成灰度图像。利用函数medfilt2对图像中值滤波,利用灰度积分find进行投影。% 灰度化if ndims(Img) == 3 I = rgb2gray(Img);else I = Img;end% 中值滤波I = medfilt2(I, [5 5]);% 灰度积分投影sz = size(I);[r, c] = find(I > 0);rmin = min(r);rmax = max(r);cs = sum(I, 1);rs = sum(I, 2);[maxcs, indmaxcs] = max(cs);[maxrs, indmaxrs] = max(rs);对人眼区域定位。% 人眼区域定位cstart = max(sz(2)-indmaxcs-35, 8);csend = min(indmaxcs + 15, sz(2)-20);rstart = max(indmaxrs-40, 25);rsend = indmaxrs;rect = [cstart rstart csend-cstart rsend-rstart];裁掉多余的区域。% 人眼区域裁剪Im = imcrop(Img, rect);if flag figure; subplot(2, 2, 1); imshow(Img, []); title('原图像'); subplot(2, 2, 2); imshow(I, []); hold on; rectangle('Position', rect, 'EdgeColor', 'r'); hold off; title('灰度图像'); subplot(2, 2, 3); plot(1:sz(2), cs); title('列投影曲线'); subplot(2, 2, 4); plot(rs, 1:sz(1)); title('行投影曲线');end

4.2.3人眼精确定位

图像预处理,利用MATLAB函数rgb2gray对图像进行灰度化。利用函数graythresh进行二值化。提取图像边缘。% 获取精确人眼区域if nargin < 2 flag = 1;end% 灰度化if ndims(Img) == 3 I = rgb2gray(Img);else I = Img;end% 二值化th = max(graythresh(I)*0.4, 0.1);bw = im2bw(I, th);% 提取边缘bwe = edge(bw, 'canny');% 填孔处理bwd = imfill(bwe, 'holes');bwf = bwd;bwf = imdilate(bwf, strel('square', 3));bwf = imfill(bwf, 'holes');% 去掉边缘噪声[L, num] = bwlabel(bwf);stats = regionprops(L);Ar = cat(1, stats.Area);[Ar, ind] = sort(Ar, 'descend');if num > 2 for j = 3 : num bwf(L == ind(j)) = 0; endend提取定位结果。% 提取定位结果rect1 = stats(ind(1)).BoundingBox;rect2 = stats(ind(2)).BoundingBox;rect1(2) = rect1(2) - 2;rect2(2) = rect2(2) - 2;rect{1} = rect1;rect{2} = rect2;

4.3疲劳检测

利用PERCLOS算法,计算人眼在单位时间内闭合所占比。data = cat(1, Nv.nv);Nmin = min(data);Nmax = max(data);rate = (data-Nmin)./(Nmax-Nmin);set(handles.listbox3,'string',rate)pause(5) %%%%每间隔2s时间处理下一帧图像输出结果, 计算的perclos值与tol做比较判断是否疲劳tol = 0.4; %%%归一化判断标准status = '正常';for i = 1 : N if rate(i) < tol && isequal(status, '正常') status = '疲劳'; start = i; end if rate(i) < tol && isequal(status, '疲劳') && i - start > 1 status = '睡着'; start = i; end if rate(i) < tol && isequal(status, '睡着') && i - start > 2 status = '疲劳'; start = i; end if rate(i) > tol status = '正常'; end Nv(i).status = status;end五、结果

GUI界面

输入视频,分帧处理,分割图像

输出结果 六、项目总结

使用图像预处理技术得到灰度分配较为均匀的图像,然后分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位,通过perclos技术技术眨眼率,根据先验值得到是否疲劳。完成了疲劳检测系统的设计。

通过本次项目设计,不仅熟练应用了MATLAB的基本函数,也学到了PERCLOS算法。

PERCLOS算法(Percentage of Eyelid Closure Over the Pupil Time的缩写,意为单位时间里眼睛闭合时间所占的百分比)

PERCLOS原理: F=t 3 −t 2 t 4 −t 1 \frac{t~3~-t~2~}{t~4~-t~1~}t 4 −t 1 t 3 −t 2 ​*100%

F是一的话就是睁眼;连续N帧后便可获取关于01之间的序列,然后分析0在该序列中所占比例来描述疲劳状态。

本文链接地址:https://www.jiuchutong.com/zhishi/299185.html 转载请保留说明!

上一篇:React初体验-Hello React的组件化方式-React入门小案例(react+go)

下一篇:HTML+CSS+JS网页设计期末课程大作业 京剧文化水墨风书画(html+css+js网页设计期末作业付源码)

  • 应交税费是什么科目
  • 新公司需要去当地街道报备劳动关系证明吗
  • 个体经营所得税核定征收2023标准
  • 劳务派遣差额发票0税率情况
  • 销售成本是负债吗
  • 基本户零流水如何处理
  • 按收入比例结转怎么做账
  • 社保缴费回单怎么查
  • 资产划转涉税解读
  • 二手房如何缴纳契税
  • 房地产结转收入是什么意思
  • 代扣代缴城建税可以享受六税两费
  • 周转材料摊销属于什么费用
  • 汽油费能计入办公费吗
  • 农副产品收购发票申请
  • 房地产土地抵扣
  • 债转股的税收政策
  • 公司注销了工程款还能转账吗
  • 没有成本票怎么做成本
  • 关于防暑降温福利国家有哪些政策规定?
  • 增值税发票的进项和出项要一致吗
  • 增值税专票和普票的区别税率
  • 什么是债券持有人
  • linux如何安装
  • win10 热键
  • 商业银行的票据贴现业务与票据抵押贷款业务的区别
  • 红利所得的税法规定
  • php语言之面向对象编程 educoder
  • 对股权奖励的计算公式
  • 航空业燃油附加率是多少
  • 应付职工薪酬的含义
  • 暂估价是单价还是总价
  • thinkphp入口文件
  • 【C#+JavaScript+SQL Server】实现Web端在线考试系统 五:考试模块设计(附源码和资源)
  • 入库税款异常怎么处理
  • 游戏公司的主营业务是什么
  • 新开办公司如何办理金税盘
  • 固定资产的原价包括增值税吗
  • java处理字符串公式运算
  • 非正常户是黑名单吗
  • 土地使用权使用寿命不确定要摊销吗
  • 破产清算不够支付员工补偿金
  • 新会计制度固定资产对应科目
  • 进口货物如何支付外汇
  • MSSQLSERVER不同版本设置开启远程连接(sa配置)
  • 印花税减半征收优惠政策2021
  • 营业外收入在汇算申报表与一般收入表不一致
  • 出口退税计入
  • 存货跌价准备什么科目
  • 销售免税农产品的会计分录
  • 酒店的布草怎么铺
  • 贴现利息高好还是低好
  • 预付账款的会计处理
  • 收入可以直接转成本吗?
  • 管理费用里包括哪些费用
  • 出库单上面的单位写谁的
  • 过路费属于差旅费还是办公费
  • 个人如何成立公司
  • mysql必知必会读书心得
  • mysql必知必会读后感2000字
  • 系统有乱码怎么解决
  • unsecapp.exe - unsecapp是什么进程
  • 管理需要
  • ubuntu设置在哪里
  • nvvsvc.exe是什么进程
  • ubuntu查cpu信息
  • servers.mcs
  • 进入linux命令行
  • jquery技巧
  • jquery异步获取数据
  • jquery绑定keyup
  • js鼠标滚动页面触发事件
  • 防止sql注入php
  • 使用jquery
  • Android Padding Margn记录
  • python实现识别相似图片小结
  • Unity AssetBundle爬坑手记
  • 国内海运费的运价表
  • 个人所得税全年不到60000,单月超过
  • 关于公司纳税
  • 免责声明:网站部分图片文字素材来源于网络,如有侵权,请及时告知,我们会第一时间删除,谢谢! 邮箱:opceo@qq.com

    鄂ICP备2023003026号

    网站地图: 企业信息 工商信息 财税知识 网络常识 编程技术

    友情链接: 武汉网站建设