驾驶人疲劳预警系统设计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着社会经济的快速发展和道路交通网络的日益完善，汽车已经成为人们生活中不可或缺的交通工具。

然而，驾驶疲劳是导致交通事故的重要原因之一，对人民的生命财产安全构成了严重威胁。

驾驶疲劳是指驾驶员在长时间连续行车后，出现的一种生理机能和心理机能下降的状态，表现为注意力不集中、反应迟钝、判断力下降等，严重时甚至会导致驾驶员失去对车辆的控制，引发交通事故。

2. 本选题国内外研究状况综述

驾驶人疲劳预警系统是一个多学科交叉的研究领域，近年来得到了国内外学者的广泛关注和研究。

1. 国内研究现状

国内对于驾驶人疲劳检测的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，在疲劳检测方法、预警算法等方面取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题主要研究内容包括以下几个方面：1.驾驶疲劳相关理论研究：研究驾驶疲劳的定义、危害、影响因素、生理和心理表现等，为驾驶疲劳预警系统的研究提供理论基础。

2.疲劳检测方法研究：研究现有的疲劳检测方法，包括基于生理信号的检测方法、基于行为特征的检测方法、基于车辆状态的检测方法等，分析各种方法的优缺点，并选择合适的疲劳检测方法。

3.疲劳预警算法研究：研究疲劳预警算法，根据驾驶员的疲劳状态及时发出预警信号，提醒驾驶员注意安全。

4. 研究的方法与步骤

本课题研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：收集国内外关于驾驶疲劳预警系统的相关文献，包括期刊、会议论文、专利、技术报告等，了解驾驶疲劳预警系统的研究现状、发展趋势和关键技术，为本课题的研究提供理论基础和技术参考。

2.系统需求分析阶段：分析驾驶人疲劳预警系统的功能需求、性能需求和环境需求，为系统的详细设计提供依据。

3.系统设计阶段：根据系统需求分析的结果，设计驾驶人疲劳预警系统的总体架构，包括硬件平台和软件平台，并确定各模块的功能和性能指标。

5. 研究的创新点

本课题研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种基于多特征融合的疲劳检测方法：传统的疲劳检测方法大多只关注单一特征，例如perclos、眨眼频率等，对驾驶疲劳的识别精度有限。

本课题将研究一种基于多特征融合的疲劳检测方法，综合考虑驾驶员的面部特征、头部姿态、眼动特征等多种信息，提高驾驶疲劳的识别精度。

2.设计一种自适应的疲劳预警算法：传统的疲劳预警算法大多采用固定的阈值进行预警，容易出现误报和漏报的情况。

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.李鹏. 基于机器视觉的驾驶员疲劳检测方法研究[d]. 南京: 南京航空航天大学, 2017.

2.刘伟. 基于驾驶行为的疲劳驾驶预警方法研究[d]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2018.

3.张强, 张苗苗, 陈龙, 等. 基于多生理特征融合的驾驶人疲劳检测方法[j]. 吉林大学学报(工学版), 2019, 49(06): 1733-1740.