1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
疲劳状态：
2.算法涉及理论知识概要
疲劳驾驶检测系统是一种基于深度学习网络的系统，它结合了Yolov2和GoogleNet模型，用于检测驾驶员的疲劳状态和人脸。疲劳驾驶检测系统主要包括两个部分：人脸检测和疲劳检测。其中，人脸检测使用Yolov2模型，而疲劳检测使用GoogleNet模型。
2.1人脸检测（Yolov2）
Yolov2是一种目标检测算法，它采用了一种称为卷积神经网络（CNN）的深度学习模型。该模型可以自动学习和提取图像特征，从而实现对图像中目标物体的检测。在人脸检测方面，Yolov2可以自动学习和提取人脸特征，从而在图像中准确检测出人脸位置。
Yolov2算法的核心思想是采用一种称为“锚点”（anchor）的方法，通过对不同大小和宽高比的人脸进行建模，从而实现对人脸的检测。算法首先在图像中预设一些锚点，然后通过计算锚点与真实人脸的相似度，确定是否存在人脸以及人脸的位置。
Yolov2模型的数学公式主要包括以下几个部分：
（1）锚点计算：对于每个锚点，计算其与真实人脸的相似度，通常采用基于卷积神经网络的深度学习方法进行计算。公式如下：
A(i,j) = f(I,i,j) （1）
其中，A(i,j)表示锚点(i,j)与真实人脸的相似度，f(I,i,j)表示锚点(i,j)与图像I中的人脸进行比较的计算结果。
（2）人脸位置回归：根据锚点的相似度，采用非极大值抑制（NMS）等方法回归出人脸位置。公式如下：
B = argmax A * I （2）
其中，B表示回归出的人脸位置，A表示锚点与真实人脸的相似度矩阵，I表示图像。
2.2疲劳检测（GoogleNet）
GoogleNet是一种深度卷积神经网络（CNN），它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。该模型可以自动学习和提取图像特征，从而实现对图像中目标物体的检测和分类。在疲劳检测方面，GoogleNet可以自动学习和提取驾驶员面部表情和姿态特征，从而判断驾驶员是否处于疲劳状态。
GoogleNet算法的核心思想是采用一种称为“Inception”的网络结构，通过在多个尺度上提取图像特征，从而实现对目标物体的检测和分类。在疲劳检测中，GoogleNet模型首先对驾驶员面部图像进行预处理，然后通过多个卷积层和池化层提取面部特征，最后使用全连接层进行分类输出。
GoogleNet模型的数学公式主要包括以下几个部分：
（1）卷积层计算：对于每个卷积层，计算输入图像与卷积核的卷积结果。公式如下：
C = Conv2D(F, I) （3）
其中，C表示卷积结果，F表示卷积核，I表示输入图像。
（2）池化层计算：对于每个池化层，将输入特征图进行下采样，从而降低特征图的维度。公式如下：
P = MaxPooling2D(C) （4）
其中，P表示池化结果，C表示输入特征图。
（3）全连接层计算：对于每个全连接层，将输入特征与权重进行线性组合，然后添加偏置项，并通过激活函数进行非线性变换。公式如下：
Z = W * P + B （5）
其中，Z表示全连接层的输出结果，W表示权重矩阵，P表示输入特征图，B表示偏置向量。
（4）分类输出：最后，将全连接层的输出结果进行softmax归一化，得到每个类别的概率值。公式如下：
y = Softmax(Z) （6）
其中，y表示每个类别的概率值，Z表示全连接层的输出结果。
2.3、实现步骤
数据预处理：首先需要收集大量的驾驶员面部图像数据，并进行预处理，如裁剪、缩放、归一化等，以便于输入到模型中进行训练。
人脸检测与对齐：使用Yolov2模型对预处理后的图像进行人脸检测，并根据人脸位置进行对齐，以保证疲劳检测的准确性。
模型训练：使用收集的驾驶员面部图像数据集，对Yolov2和GoogleNet模型进行训练，以学习到人脸检测和疲劳检测的规律。
模型评估与优化：在测试集上评估模型的性能，并根据评估结果对模型进行优化，以提高模型的准确性和泛化能力。
部署与测试：将训练好的模型部署到实际系统中，对实际驾驶员的面部图像进行检测和疲劳度评估。根据实际测试结果进行模型调整和优化，以提高系统的可靠性和准确性。
基于Yolov2和GoogleNet深度学习网络的疲劳驾驶检测系统通过人脸检测和疲劳检测两个环节实现了对驾驶员疲劳状态的监测。其中，Yolov2模型用于人脸检测，GoogleNet模型用于疲劳检测。该系统通过收集驾驶员面部图像数据集进行模型训练和评估，最终将训练好的模型部署到实际系统中进行测试和优化。
3.MATLAB核心程序
% --- Executes on button press in pushbutton6.
function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton6 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
Name1 = get(handles.edit7, 'String');
NEpochs = str2num(get(handles.edit8, 'String'));
NMB = str2num(get(handles.edit9, 'String'));
LR = str2num(get(handles.edit10, 'String'));
Rate = str2num(get(handles.edit11, 'String'));
% 使用 imageDatastore 加载图像数据集
Dataset = imageDatastore(Name1, 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
% 将数据集分割为训练集、验证集和测试集
[Training_Dataset, Validation_Dataset, Testing_Dataset] = splitEachLabel(Dataset, Rate, (1-Rate)/2, (1-Rate)/2);
% 加载预训练的 GoogleNet 网络
load mat\googlenet.mat
% 获取输入层的大小
Input_Layer_Size = net.Layers(1).InputSize(1:2);
% 将图像数据集调整为预训练网络的输入尺寸
Resized_Training_Dataset = augmentedImageDatastore(Input_Layer_Size ,Training_Dataset);
Resized_Validation_Dataset = augmentedImageDatastore(Input_Layer_Size ,Validation_Dataset);
Resized_Testing_Dataset = augmentedImageDatastore(Input_Layer_Size ,Testing_Dataset);
% 获取特征学习层和分类器层的名称
Feature_Learner = net.Layers(142).Name;
Output_Classifier = net.Layers(144).Name;
% 计算数据集的类别数目
Number_of_Classes = numel(categories(Training_Dataset.Labels));
% 创建新的全连接特征学习层
New_Feature_Learner = fullyConnectedLayer(Number_of_Classes, ...
'Name', 'Coal Feature Learner', ...
'WeightLearnRateFactor', 10, ...
'BiasLearnRateFactor', 10);
% 创建新的分类器层
New_Classifier_Layer = classificationLayer('Name', 'Coal Classifier');
% 获取完整网络架构
Network_Architecture = layerGraph(net);
% 替换网络中的特征学习层和分类器层
New_Network = replaceLayer(Network_Architecture, Feature_Learner, New_Feature_Learner);
New_Network = replaceLayer(New_Network, Output_Classifier, New_Classifier_Layer);
