駕駛員狀態(tài)實(shí)時監(jiān)測算法研究及系統(tǒng)設(shè)計(jì)的開題報告一、題目駕駛員狀態(tài)實(shí)時監(jiān)測算法研究及系統(tǒng)設(shè)計(jì)二、研究背景和意義近年來，由于交通擁堵和出行需求增加，道路交通事故頻發(fā)，其中很多是由于駕駛員疲勞、分心等狀態(tài)不佳導(dǎo)致的。因此，研究駕駛員狀態(tài)實(shí)時監(jiān)測算法，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的監(jiān)測系統(tǒng)，對提高道路交通安全級別具有重要意義。傳統(tǒng)的駕駛員監(jiān)測方式主要是通過醫(yī)學(xué)檢查或使用生理傳感器測量駕駛員的生理指標(biāo)來了解他們的狀態(tài)。但是這些方法具有時間、費(fèi)用和用戶舒適度的限制，并且在駕駛過程中難以采集數(shù)據(jù)。基于這些限制，采用汽車內(nèi)視頻監(jiān)控技術(shù)來實(shí)現(xiàn)駕駛員狀態(tài)監(jiān)測，已成為了關(guān)注的焦點(diǎn)。本研究旨在開發(fā)一種可行和準(zhǔn)確的基于視頻的駕駛員狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)。三、研究內(nèi)容和技術(shù)路線研究內(nèi)容：1.駕駛員狀態(tài)實(shí)時監(jiān)測算法的研究。利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法，對駕駛員的眼部、頭部、面部和姿態(tài)等特征進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)對駕駛員狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)測。2.駕駛員狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。開發(fā)一種基于嵌入式系統(tǒng)和車載攝像頭的實(shí)時視頻監(jiān)測系統(tǒng)，能夠?qū)崟r檢測駕駛員的狀態(tài)，并及時報警。技術(shù)路線：1.數(shù)據(jù)采集。利用攝像頭采集駕駛員的視頻數(shù)據(jù)，包括頭部、面部、眼部和身體姿態(tài)等數(shù)據(jù)。2.駕駛員狀態(tài)識別。使用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建駕駛員狀態(tài)識別模型，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型的訓(xùn)練和驗(yàn)證。3.駕駛員狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)。設(shè)計(jì)和開發(fā)一個基于嵌入式系統(tǒng)和車載攝像頭的實(shí)時視頻監(jiān)測系統(tǒng)，包括硬件和軟件部分，能夠?qū)崟r檢測駕駛員的狀態(tài)，并及時報警。四、預(yù)期成果完成駕駛員狀態(tài)實(shí)時監(jiān)測算法的研究，開發(fā)出基于視頻的駕駛員狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，能夠?qū)崟r檢測駕駛員的狀態(tài)，并及時報警。同時，建立實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，并且在實(shí)驗(yàn)過程中積累經(jīng)驗(yàn)，為進(jìn)一步研究駕駛員狀態(tài)監(jiān)測提供數(shù)據(jù)和思路。五、研究計(jì)劃1.學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)知識，了解深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和駕駛員狀態(tài)監(jiān)測的最新研究進(jìn)展。2.搜集相關(guān)技術(shù)資料，閱讀文獻(xiàn)，了解目前的研究現(xiàn)狀，在此基礎(chǔ)上確定本次研究的方向。3.收集視頻數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，包括人臉檢測、姿態(tài)估計(jì)等。4.構(gòu)建深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用收集的數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)駕駛員狀態(tài)實(shí)時監(jiān)測。5.開發(fā)基于嵌入式系統(tǒng)和車載攝像頭的駕駛員狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，能夠?qū)崟r檢測駕駛員狀態(tài)，提供及時的預(yù)警和報警功能。6.驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并對研究過程中存在的問題進(jìn)行分析和總結(jié)。七、參考文獻(xiàn)[1]MiaoZhang,LuisC.GarrochoVargas,andLarryS.Davis.Vision-baseddriverfatigueanddrowsinessdetectionsystem.InIAPRConferenceonMachineVisionApplications,pages2840,2015.[2]YochaiBlau,NogaLevy,andShaiAvidan.Predictgazeorientationinordertoestimatedriver'sattention.InICCVWorkshoponComputerVisionforRoadSceneUnderstandingandAutonomousDriving,pages2833,2015.[3]ThiagoSantini,RaquelRemondo,VicenteMilanés,andJo?oBarroso.Advancingdrivergazetrackingthroug