基于fpga的疲劳驾驶检测
前言
代码基于网络大佬代码进行修改的。限制性比较大，不太灵活，当个本科毕业设计还是够的。
基于FPGA的疲劳检测模块硬件设计以FPGA核心控制模块为中心，通过协调蜂鸣器模块、触摸按键模块、LCD屏幕模块及OV7255摄像头模块实现疲劳状态感知与交互功能。FPGA核心控制模块采用高性能可编程逻辑芯片，负责图像处理算法调度、多模块数据通信及系统逻辑控制，通过配置高速并行接口与OV7255摄像头模块连接，实时采集高帧率灰度图像数据以提取眼部特征和面部动态信息。触摸按键模块选用低功耗电容式传感芯片，支持多点触控输入，用于用户参数设置和功能切换；LCD屏幕模块集成RGB接口驱动电路，显示实时疲劳指数、报警状态及系统运行信息。蜂鸣器模块设计采用PWM驱动电路，根据FPGA输出的疲劳等级信号生成多频警示音效，实现分级报警功能。各模块通过电源管理单元分配独立供电，结合电平转换电路确保信号兼容性，整体架构通过模块化设计优化资源分配，在保障图像处理实时性的同时实现低延迟人机交互与精准疲劳状态监测。
一、系统硬件设计
如图所示，基于FPGA的数字化单元硬件设计中，Altera Cyclone IV E系列EP4CE10F17C8芯片作为核心控制模块，凭借其高集成度、低功耗特性及灵活的可编程能力，广泛应用于工业控制、通信接口及复杂逻辑处理场景。
二、系统软件设计
如图所示，系统的整体工作流程从FPGA上电开始，首先通过I2C协议对摄像头OV7725的寄存器进行配置，以确保摄像头能够正常工作并输出图像数据。同时，FPGA还初始化SDRAM，确保数据存储空间的准备就绪。在数据采集阶段，OV7725摄像头持续采集RGB565格式的图像数据，通过cmos_capture_data模块对数据进行转换，并将转换后的图像信息写入到SDRAM中，以便后续处理。
在图像处理阶段，系统采用二值化和形态学处理技术，首先通过二值化技术将图像转换为黑白图像，然后通过形态学操作去除噪声，使得图像中的人脸和眼睛区域更加清晰。这一阶段的关键是准确地定位出图像中的人脸与眼睛，为后续疲劳判定提供可靠数据。疲劳判定模块通过计算眼睛的纵横比（Eye Aspect Ratio, EAR）来监测眼睛的开合情况，并统计闭眼的时长，一旦闭眼超过设定的阈值，系统便触发报警机制，提醒驾驶员或用户注意休息。
实时显示阶段，系统通过LCD驱动从SDRAM中读取处理过的图像数据，将定位到的眼睛区域用红框进行标记，并输出到屏幕上，实时展示用户的眼睛状况。在交互控制方面，系统还提供了触摸按键touch_key，用户可以通过此按键重新初始化眼睛的跟踪位置，以便在不同场景下进行调整和优化。这一整套工作流程确保了系统在动态环境下高效、精准地完成眼睛疲劳监测与报警任务，提升了使用者的安全性。
系统上板实验测试
如图所示，睁眼情况下能够正确锁定眼睛位置，并在LCD上输出眼睛边境的红色框，说明疲劳检测系统锁定住用户的眼睛。同时当前纵横比较大，系统判断为睁眼。
如图所示，闭眼情况下能够正确锁定眼睛位置，并在LCD上输出眼睛边境的红色框，说明疲劳检测系统锁定住用户的眼睛。同时当前纵横比较小，系统判断为闭眼。
