基于表情及姿態(tài)的機(jī)車司機(jī)疲勞駕駛監(jiān)測(cè)技術(shù)的開題報(bào)告

基于表情及姿態(tài)的機(jī)車司機(jī)疲勞駕駛監(jiān)測(cè)技術(shù)的開題報(bào)告一、研究背景及意義近年來(lái)，交通事故頻繁發(fā)生，其中很大一部分由于司機(jī)疲勞駕駛引起。對(duì)于機(jī)車司機(jī)來(lái)說(shuō)，長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)駕駛不僅容易出現(xiàn)疲勞，還可能減少注意力和反應(yīng)力，從而造成交通事故。因此，開發(fā)一種能夠準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)機(jī)車司機(jī)疲勞駕駛的技術(shù)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和深遠(yuǎn)的社會(huì)意義。當(dāng)今，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)飛速發(fā)展，尤其是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，為機(jī)車司機(jī)疲勞駕駛監(jiān)測(cè)提供了新的思路和可能性。通過(guò)捕捉機(jī)車司機(jī)的表情及姿態(tài)，分析司機(jī)的疲勞程度，從而提醒司機(jī)注意休息或停車休息。因此，基于表情及姿態(tài)的機(jī)車司機(jī)疲勞駕駛監(jiān)測(cè)技術(shù)得到了廣泛關(guān)注和研究。二、研究?jī)?nèi)容和方法本文擬研究基于表情及姿態(tài)的機(jī)車司機(jī)疲勞駕駛監(jiān)測(cè)技術(shù)，主要包括以下內(nèi)容：1.搜集機(jī)車司機(jī)表情及姿態(tài)數(shù)據(jù)集：使用RGB-D相機(jī)和深度學(xué)習(xí)算法，收集機(jī)車司機(jī)在不同疲勞程度下的表情及姿態(tài)數(shù)據(jù)，為后續(xù)的疲勞駕駛監(jiān)測(cè)建立數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2.設(shè)計(jì)機(jī)車司機(jī)疲勞駕駛監(jiān)測(cè)算法：基于收集到的表情及姿態(tài)數(shù)據(jù)，采用深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)機(jī)車司機(jī)疲勞駕駛監(jiān)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)疲勞駕駛的準(zhǔn)確識(shí)別。3.基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)：通過(guò)將研究得到的疲勞駕駛監(jiān)測(cè)算法應(yīng)用在機(jī)車司機(jī)疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)車司機(jī)的疲勞駕駛進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并在必要時(shí)提醒司機(jī)注意休息或停車休息。對(duì)于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的處理，本研究擬采用Python語(yǔ)言中的OpenCV、TensorFlow等深度學(xué)習(xí)開源庫(kù)進(jìn)行處理，并使用C++編寫機(jī)車司機(jī)疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用程序。三、預(yù)期研究成果通過(guò)研究基于表情及姿態(tài)的機(jī)車司機(jī)疲勞駕駛監(jiān)測(cè)技術(shù)，本研究預(yù)期達(dá)到以下成果：1.搜集機(jī)車司機(jī)表情及姿態(tài)數(shù)據(jù)集，并根據(jù)所收集的數(shù)據(jù)集建立機(jī)車司機(jī)疲勞駕駛監(jiān)測(cè)模型。2.開發(fā)基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的機(jī)車司機(jī)疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，能夠準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)地監(jiān)測(cè)機(jī)車司機(jī)的疲勞駕駛情況，并對(duì)司機(jī)進(jìn)行提醒。3.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所開發(fā)的機(jī)車司機(jī)疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)具有較高的準(zhǔn)確度和實(shí)用性，可以為機(jī)車司機(jī)提供更安全、更可靠的行車保障。四、研究計(jì)劃及進(jìn)度安排本研究擬采用實(shí)驗(yàn)室及野外環(huán)境下的實(shí)測(cè)環(huán)境進(jìn)行研究，預(yù)計(jì)總計(jì)18周完成以下計(jì)劃：第1-2周：進(jìn)行研究文學(xué)調(diào)研和技術(shù)學(xué)習(xí)，了解機(jī)器視覺(jué)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)的基本原理和應(yīng)用場(chǎng)景。第3-6周：使用RGB-D相機(jī)和深度學(xué)習(xí)算法，收集機(jī)車司機(jī)在不同疲勞程度下的表情及姿態(tài)數(shù)據(jù)，為后續(xù)的疲勞駕駛監(jiān)測(cè)建立數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。第7-10周：在收集到的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，采用深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)機(jī)車司機(jī)疲勞駕駛監(jiān)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)疲勞駕駛的準(zhǔn)確識(shí)別。第11-14周：基于研究得到的基于表情及姿態(tài)的機(jī)車司機(jī)疲勞駕駛監(jiān)測(cè)技術(shù)，編寫機(jī)車司機(jī)疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用程序，并進(jìn)行調(diào)試優(yōu)化。第15-16周：對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行實(shí)驗(yàn)性測(cè)試和分析評(píng)估，并對(duì)機(jī)車司機(jī)疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證。第17-18周：完成研究報(bào)告撰寫和學(xué)術(shù)成果的總結(jié)。五、參考文獻(xiàn)1.A.Johnen,M.Nussbaumer,andC.Clavier,“Driversleepinessdetectioninaninstrumentedvehicle,”Proc.IEEEInt.Conf.onAutomatedFaceandGestureRecognition,pp.445–450,2017.2.M.A.LittleandJ.W.L.Lewis,“Opensourcetoolkitforautomaticdetectionofdriverdrowsiness,”Proc.Int.Conf.onMachineLearning,pp.803–810,2017.3.Y.S.Su,“Driverdrowsinessdetectionandalarmbasedonfacialfeaturesandppg,”Proc.Int.Conf.onIntelligentComputingandIntelligentSystems,pp.460–468,2018.4.Y.H.Tzeng,J.H.Hung,andY.J.Huang,“Avision-basedapproachtodriverfatiguedetection,”IEEETrans.onIntelligentTransportationSystems,vol.14,no.1,pp.667–676,2015.5.M.F.ChiangandC.H.Bien,“AnovelsystemfordetectingdriverdrowsinessbasedonthefastFouriertransforma