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1. 研究目的与意义(文献综述)
随着经济的发展,全球汽车保有量不断增长,与此同时交通事故却频繁发生,严重危害到人们的生命、财产安全,对社会的稳定和发展造成了极大影响。研究表明,疲劳驾驶是引发交通事故的重要原因之一,若在驾驶员出现疲劳状态时及时提醒,将有效地避免交通事故的发生。因此,对驾驶员进行疲劳检测具有重大的研究意义以及社会价值。汽车驾驶员在驾驶汽车的时候,需要有足够的精神去应对一些突发情况,而人的精力是有限的,所以经常会有人在疲劳的状态去驾驶汽车,这就使得出现危险的几率大大增加了。
关于疲劳检测的研究已经引起各国政府以及相关研究机构的关注和重视。为了更好的避免因疲劳驾驶所带来的损失,维护社会稳定,大量的研究人员投入到疲劳检测的研究中来。
根据研究方式的不同,疲劳检测技术可分为主观评价法与客观评价法。主观评价法通过被测驾驶员在行车过程中对驾驶动作、心理反应、生理感受等方面进行自我评价,分析评估出驾驶员在驾驶途中是否出现疲劳现象以及相应的疲劳等级,然后驾驶员进行自我主观的约束,采取低速驾驶或停车休息等相应措施。但是,由于个体之间存在差异(例如主观思想、饮食习惯、身体素质、理解能力、个人性格等),每个人对疲劳的评判标准并不统一,使得判断准确性并不高,不能作为疲劳判决的通用标准,一般只作为实验研究的辅助手段。相反,客观评价法则不受个体主观因素的影响。一般借助传感器、相机等设备采集相关数据并进行分析处理,是一种自动、客观、科学的检测方法。目前,国内外各大研究机构及高校投入大量精力,以客观评价法为通用评判标准,从多个方向开展了关于驾驶员疲劳检测的研究,并陆续推出了一系列行之有效的检测方法,取得了不错的检测效果。根据采集特征的不同,这些方法可分为基于驾驶员生理参数的检测方 法、基于车辆行为特征的检测方法以及基于驾驶员视觉特征的检测方法。
方法 | 特征参数 | 优缺点 |
基于驾驶员生理参数 | EEG、ECG、EMG、EOG、呼吸、脉搏等 | 准确性高。设备价格昂贵,对驾驶员的侵入性高,可能对驾驶员正常驾驶造成干扰,实用性低 |
基于车辆行为参数 | 轨迹、车速、方向盘转角、横向距离、前方车距等 | 准确性一般。易受车型、天气、路况、个人驾驶习惯、驾驶水平等因素影响 |
基于驾驶员视觉特征 | 眨眼频率、打哈欠、头部姿势、面部表情、眼睛视线方向、PERCLOS等 | 成本低,对驾驶员无侵入,检测准确度高 |
2. 研究的基本内容与方案
为了避免汽车驾驶员在疲劳状态下还强行去驾驶汽车,本课题提出一种基于眼部特征的疲劳检测算法,检测司机是否处于疲劳状态。当驾驶员在疲劳状态下还强行去驾驶汽车时,对司机发出警报,避免危险的发生。本课题的目标在于研究基于眼部特征的疲劳检测算法,该课题以图像处理和深度学习技术为基础,需要完成的主要内容为:
(1)研究深度学习工作原理以及其中常用的网络类型,如卷积神经网络(cnn)、受限玻尔兹曼机(rbm)和深度置信网路(dbn)等;
(2)对比研究几种基于深度学习的人脸检测算法和疲劳检测算法,了解其算法原理并比较优劣;
3. 研究计划与安排
第一至第二周:查阅设计题目的相关资料;
第三至第四周:撰写开题报告,翻译英文资料;
第五至第六周:掌握opencv和一种深度学习工具库的使用方法,深入学习深度学习的原理以及其中常见的神经网络类型;
4. 参考文献(12篇以上)
[1]武警贺. 视频中的人脸检测与识别方法研究[d].郑州大学,2019.
[2]胡志强. 基于卷积循环神经网络的驾驶员疲劳检测方法研究[d].天津工业大学,2019.
[3]高峰. 基于人脸特征分析的哨兵疲劳警示系统的设计与实现[d].湖南师范大学,2019.
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