基于单目立体视觉传感器的疲劳驾驶检测技术研究的中期报告.docx

基于单目立体视觉传感器的疲劳驾驶检测技术研究的中期报告 本研究旨在开发一种基于单目立体视觉传感器的疲劳驾驶检测技术。本中期报告主要介绍研究的背景和目的、研究进展以及下一步工作计划。 一、研究背景与目的 随着交通工具数量的增加，交通压力日益加大，交通事故发生率也在不断上升。其中，疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一。传统的疲劳驾驶检测方法主要是基于驾驶行为和生理指标来判断驾驶员是否疲劳，如通过测量眼动状态、头部姿态、心率等来进行疲劳驾驶检测。但这些方法需要专业设备支持，比较复杂，而且容易被驾驶员误导。 为了解决这些问题，本研究基于单目立体视觉传感器，尝试开发一种利用计算机视觉技术对驾驶员进行疲劳驾驶检测的方法，实现对驾驶员的疲劳状态进行快速准确的判断。 二、研究进展 1、 数据集采集 我们收集了一个100个样本的数据集，每个样本包含一段10至15分钟的视频，以及相应的驾驶员的实时疲劳程度。在采集数据时，我们选择了不同的场景，包括白天和夜间、平路和曲线、高速公路和普通道路等，以实现更加全面的数据收集。 2、 数据预处理 针对采集到的数据进行预处理，包括图像去噪、标定相机参数、提取图像特征等。 3、 疲劳驾驶检测算法设计 针对预处理后的图像，我们利用计算机视觉技术，设计了一种基于深度学习的疲劳检测算法。该算法主要包括以下几个步骤： （1）对图像进行预处理，提取有用的特征信息，如面部轮廓、眼部区域等。 （2）利用神经网络对前面提取出来的特征进行训练，以实现对驾驶员疲劳状态的判断。 （3）根据训练结果，判断当前驾驶员的疲劳程度，并对其进行警示。 4、 算法评估 为了评估疲劳驾驶检测算法的准确性和鲁棒性，我们使用交叉验证的方法，将数据集分为训练集和测试集，分别进行训练和测试，并比较算法在两个数据集上的表现。 三、下一步工作计划 在接下来的研究中，我们将进行以下工作： 1、 继续完善数据集，拓展场景和样本数量。 2、 对算法进行优化，提高算法的准确性和实时性。 3、 利用更多的传感器，如眼动传感器、头部姿态传感器等，结合单目立体视觉传感器的信息，提高疲劳驾驶检测的可靠性。 4、 针对不同驾驶员的个性化疲劳检测问题，开展更深入的研究。