基于机器视觉的疲劳驾驶检测实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

疲劳驾驶是引发交通事故的主要原因之一，每年因为疲劳驾驶所造成的交通事故数不胜数，导致了巨大的人员伤亡和财产损失。

传统的疲劳驾驶检测方法，如生理信号监测等，存在着成本高、安装复杂、易受干扰等问题，难以广泛应用于实际场景。

而机器视觉技术作为人工智能领域的核心技术之一，近年来发展迅速，为疲劳驾驶检测提供了新的思路和方法。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对疲劳驾驶检测技术进行了大量的研究，并取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内对于疲劳驾驶检测的研究起步相对较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容是基于机器视觉的疲劳驾驶检测实现，主要针对疲劳驾驶检测中涉及的图像预处理、特征提取、疲劳状态判别等关键技术进行研究，并设计实现一套基于机器视觉的疲劳驾驶检测系统，最终对系统进行测试和评估。

1. 主要内容

1.图像预处理技术研究:针对疲劳驾驶检测场景中存在的图像噪声、光照变化等问题，研究图像去噪、光照补偿等图像预处理技术，提高图像质量，为后续特征提取奠定基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法，逐步开展以下研究工作：1.文献调研与分析:查阅国内外相关文献，了解疲劳驾驶检测技术的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.关键技术研究:研究基于机器视觉的疲劳驾驶检测关键技术，包括图像预处理、人脸检测与定位、疲劳特征提取等，并对不同算法进行比较分析，选择最优算法。

3.系统设计与实现:根据研究目标和需求，设计基于机器视觉的疲劳驾驶检测系统的总体架构，并进行硬件平台搭建和软件算法开发。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面:1.多特征融合的疲劳驾驶检测算法:综合考虑人眼特征、头部姿态估计、生理信号等多种疲劳特征，设计多特征融合的疲劳驾驶检测算法，提高疲劳状态识别的准确性和鲁棒性。

2.基于深度学习的疲劳特征提取:采用深度学习技术，如卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)等，对人脸图像进行特征提取，挖掘更深层次的疲劳特征，提高疲劳状态识别的精度和效率。

3.轻量化疲劳驾驶检测系统设计:针对实际应用场景，设计轻量化的疲劳驾驶检测系统，降低系统功耗和计算复杂度，提高系统的实时性和实用性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 郭浩,张凯,张金换,等.基于机器视觉的驾驶员疲劳检测方法综述[j].交通运输工程学报,2021,21(06):197-211.

[2] 赵爽,王荣本,王涛,等.基于机器视觉的疲劳驾驶检测技术研究现状与发展趋势[j].电子技术应用,2020,46(12):1-7.

[3] 孙冬梅,王健,张涛,等.基于机器视觉的疲劳驾驶检测方法综述[j].计算机应用研究,2019,36(01):7-12 17.