大连理工大学大学生创新训练项目申报书

大连理工大学大学生创新训练工程申报书工程名称：疲劳驾驶监测系统开发工程成员：袁雷陈柯锦沈赟于云鹏学部〔学院〕：电子信息与电气工程学部指导教师：李建华立项时间：2023年4月教务处制表工程名称疲劳驾驶监测系统开发负责人姓名学部〔院〕学号班级邮箱袁雷电信202381217电信111315041113839yuanlei2023@成员沈赟电信202361833电信111718842660616592665359@qq陈柯锦电信202381442电信11131347894656213206260678@163于云鹏电信202365068电信111615104072250290857360@qq指导教师姓名李建华单位信息与通信工程学院职称教授联系84706005-2409工程来源□学生自选，学生的积累和兴趣□学生自选，教师的科研工程□教师帮选，教师的科研工程工程背景及研究意义随着现代交通运输业的飞速开展，交通事故已成为当前全球所面临的严重问题。据统计，全世界每年因交通事故导致的死亡人数达60万，直接经济损失约125亿美元，这些事故57％的灾难性事故与驾驶员疲劳驾驶有关。疲劳虽然是一个很正常的生理现象，但每年导致的交通事故给世界各国造成巨大的经济损失和人员伤亡，增加了社会的不安定因素。故近年来，驾驶员疲劳驾驶问题已受到世界各国越来越多研究人员的关注，其中针对疲劳驾驶检测方法而进行的研究更具重要的现实意义。国内外研究此问题的现状,现阶段国内外研究疲劳驾驶的监测系统主要是根据驾驶员疲劳驾驶时的不同特征表现，可以把监测和识别疲劳驾驶的原理和方法划分为三类：①基于驾驶员生理特征的疲劳驾驶监测识别技术；②基于驾驶员面部〔头部〕特征的疲劳驾驶监测识别技术；③基于驾驶员操纵行为和车辆状态特征的疲劳驾驶监测识别技术。我们的工程是基于驾驶员面部〔头部〕特征的疲劳驾驶监测识别技术，它表征疲劳的特征直观、明显，如眨眼频率、打哈欠、点头等表现。一般都是基于机器视觉和图像处理技术，可实现非接触测量，实时式的监测方法，使用方便，对驾驶员没有负面影响。近年来，虽然提出了各种各样的疲劳驾驶测评方法，但至今还没有研制出实用的产品。这说明疲劳驾驶的准确、方便、有效的监测并非易事。特别是，要在汽车上能成功安装、使用疲劳驾驶检测仪，一是要汽车驾驶员愿意接受，即该检测仪不会对驾驶员的驾驶造成不便；二是疲劳驾驶检测仪必须绝对准确，可靠；三是疲劳驾驶监测仪必须价格低廉，使准备使用的有关公司或车主在费用上能够接受；因而研究出这样一种准确、方便、廉价、有效的疲劳检测监测系统就显得尤为重要。研究内容和拟解决的关键问题本工程的任务首先是对基于PERCLOS的驾驶员疲劳检测算法予以优化并利用图像捕捉及处理技术快速准确地确定出人眼的位置。再利用已有的分析技术，用数学方法对所取得的图像进行科学分析，数学建模，后期用算法实现，判断出驾驶员是否处于疲劳状态，最后通过信号控制系统做出相应的提醒或警告。我们想要研究的疲劳驾驶监测系统主要是基于PERCLOS的疲劳判断。PERCLOS测量的参数是在单位时间内(1min)眼睛闭合程度超过80％以上的时间占总时间的百分比。PERCLOS是最早报道的能自动测量和跟踪被测者的睁闭眼情况，并且能检测到疲劳现象出现的装置，它连续跟踪测量眼睑的睁闭，并且根据相应的阈值提醒可能发生的瞌睡。PERCLOS计算睁闭眼是建立在利用摄像头找到眼睛位置的根底上，提取出眼睛的图像，并且计算图像的高度来判断眼睛的睁闭。本系统准确度相当的高。并且属于非接触式、实时式的监测方法，使用方便，对驾驶员没有负面影响。拟解决的关键问题：第一，如何快速准确地在疲劳驾驶监测系统中实现人眼精确定位。第二，如何基于PERCLOS的疲劳判断的准那么，来进行快速判断驾驶员状态。第三，如何根据监测到的人眼图像用计算机分析转化成驾驶员的疲劳状态，并将这个过程通过准确高效的算法来实现。工程创新之处本工程是疲劳驾驶监测技术，鉴于目前检测方法比拟多，而且检测方法各有利弊，我们的创新方式主要放在检测方法上面。首先，将通过取得图像，对图像进行处理，对除人眼之外的一些因素，比方面部器官等方面进行分析，从而做到更准确、更快速地判断是否处于疲劳状态。其次，将疲劳分成不同五种程度，将检测到的图像结果进行细致加工，从而判断出驾驶员还有多少可驾驶时间，以便在适当的地点进行人员更换。最后，优化检测算法，使之更高效、更使用，缩短判定时间，实现智能化。工程进度安排〔查阅资料、选题、自主设计工程研究方案、开题报告、实验研究、数据统计、处理与分析、研制开发、填写结题表、撰写研究论文和总结报告、参加结题辩论和成果推广等〕2023年5月：从图书馆的电子数据库和网络等途径查找有关于人眼定位、疲劳驾驶监测、图像捕捉及处理的论文，并总结整理。同时，进行讨论并详细分析此次课题。2023年6月～8月：找到解决问题的关键，进行必要的知识积累。如相应图像采集和图像分析处理的学习，主要集中于图像的精确处理方法，深入了解它们的根本理论及思想，为接下来的算法实现打下根底。2023年9月～10月：进行实践，将问题分解后的小问题进行逐一解决，同时进行知识补充。查阅现有的疲劳驾驶监测的算法，在阅读算法过程中要不断提高自己C语言编程、算法实践能力，要在实践中发现问题，深入思考，寻求创新点。2023年10月～2023年1月：在已有的知识根底之上，运用团队优势来把问题分开处理。争取在放假前将各个局部的算法整合成初步的能实现简单监测功能的算法，为下一步解决实际复杂优化问题打下根底。2023年2月～4月，通过团队协作与实际测试来对已有成果进行必要改良。主要是针对工程的创新点，算法优化，以加强整个系统的严密性、执行效率，实现工程的创新。2023年5月：对一学期的研究成果进行总结，写成初步论文。同时尝试将疲劳驾驶监测系统应用于实际，并尝试申请专利。2023年6月～7月：完善论文，申请专利。2023年8月：结题工程经费预算购置图书、资料费用：300元论文发表版面费用：1500元专利申请费：2500元实验结果测试费：1000元材料打印、复印费用：200元合计总费用：5500元预期研究成果〔如工程鉴定、学术论文、申请专利、获奖、推广应用等〕1.研究出一种可以准确、快速定位人眼的优化算法。2.研究出一种准确根据人眼的状态分析出疲劳与否的算法。3.论文1～2篇。从用图像处理定位人眼到算法分析判定疲劳程度，我们将以论文的形式将我们的研究成果展示出来。4.创造专利1～2项。在算法研究成功并时间宽裕的情况下，我们