基于DM6437的驾驶员疲劳检测技术研究的中期报告.docx

基于DM6437的驾驶员疲劳检测技术研究的中期报告 一、研究背景及意义： 随着汽车行业的迅猛发展，汽车出行已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，长时间驾驶不仅容易导致驾驶员身体疲劳，还会降低驾驶员的注意力和反应能力，从而增加交通事故的发生率。因此，开发一种有效的驾驶员疲劳检测技术，能够及时发现疲劳驾驶情况，减少交通事故的发生，对于保障人民生命财产安全意义重大。 二、研究目的： 本课题旨在基于DM6437芯片，开发一种基于图像识别技术的驾驶员疲劳检测系统，并对其进行深入研究，提高检测准确率和稳定性。 三、研究方案： 1、硬件方案： 本课题采用的主控芯片为DM6437芯片，利用其内置的视频压缩和解压缩模块，将采集的驾驶员图像数据进行压缩和处理，并输送到图像识别模块进行分析和处理，最终判断驾驶员是否处于疲劳状态。同时，课题组还将搭建一套完整的驾驶员疲劳检测系统，并对其进行实验室测试和实车测试。 2、软件方案： 本课题采用OpenCV图像处理库，利用其强大的图像处理功能和机器学习算法，对采集的驾驶员图像进行特征提取和分类判断。具体而言，主要包括以下几个步骤：预处理、特征提取、分类训练和分类判断。其中，预处理主要是针对图像的噪声和光照进行去除，特征提取则是针对驾驶员面部特征进行分析提取，分类训练则是通过机器学习算法对样本进行训练，最终得到分类器进行分类判断。 四、研究进展： 目前，课题组已完成了DM6437芯片的选型和驱动程序的开发，完成了驾驶员图像数据的采集和压缩，并初步搭建了基于OpenCV的图像处理系统。下一步，将进一步深入研究，并进行系统的实验室测试和实车测试。