1. 研究目的与意义（文献综述）

随着现代汽车行业的飞速发展，交通事故早已成为造成人员伤亡的重要原因。全球每年因交通事故导致的死亡人数高达数百万，其中超过75%的事故是驾驶员疲劳驾驶造成的。因此，为了尽可能减少疲劳驾驶带来的人员伤亡和经济损失，研究制作并推广疲劳驾驶预警系统势在必行。

驾驶疲劳，是指驾驶人在长时间连续行车后，产生生理机能和心理机能的失调，而在客观上出现驾驶技能下降的现象。驾驶人睡眠质量差或不足、长时间驾驶车辆，容易出现疲劳。驾驶疲劳会影响到驾驶人的注意、感觉、知觉、思维、判断、意志、决定和运动等。疲劳驾驶预警技术，即是在行驶过程中捕捉并分析驾驶员的生物行为信息，比如眼睛、脸部、心脏、脑电活动等等，如果判断出驾驶员存在疲劳驾驶状态，即通过震动、光照、语音等方式予以警告，并在必要时强制减速或者强制驻车休息。根据统计，在面临交通事故的来临时，如果驾驶员的反应速度能快半秒，那么60%的交通事故即可避免，由此可见研究推广疲劳驾驶预警系统的必要性以及其重要的意义。

早期的疲劳驾驶检测主要是通过检测驾驶员的心跳频率、头部位移情况、手握方向盘的压力等来判断驾驶员的状态，现代的系统是通过脑电波、驾驶员面部信息等来判断，准确率更高。日本三菱汽车公司开发了利用车辆横向位移量、驾驶人操作量等符合参数来识别的方法，经过实验，该识别方法效果较贴合实际，但该方法在超车、并线、压线等情况时会存在误报，因此仍有待改进。美国的attention technologies公司推出的driver fatigue monitor（dd850）是通过红外摄像头采集驾驶人眼部信息，采用perclos作为疲劳报警指标，该装置报警的敏感度还可以自己调节，由于其准确率高、实用，目前已推广应用。沃尔沃装备的疲劳检测系统被称为“驾驶员安全警告系统”，该系统会监测行车路线，并于正常驾驶风格进行对比，控制单元存储该信息并计算是否有失去对汽车控制的危险。gogo850是国内唯一已经商业化的疲劳驾驶预警系统，它通过监测驾驶员的眼睛开合情况来识别驾驶人的状态，该系统加强了对瞳孔以及各类眼镜的识别，即使存在睁眼睡觉的情况也能识别出，而基于红外图像的处理使得该系统在阳光下和黑暗中均能进行。对于通过驾驶员的生理指标来判断驾驶员是否疲劳，目前较成熟的检测方法主要是对驾驶员的脑电信号eeg、心电信号ecg的测量。 根据研究，当驾驶员疲劳时，eeg中delta波和theta波的活动会大幅度增长，而alpha波活动会有小幅增长，因此监测eeg信号对于监测驾驶员疲劳是一种很有效的方法。研究表明，ecg在驾驶员疲劳时会有显著的降低，而且hrv（心率变化）和驾驶中的疲劳程度的变化有潜在的关系。但是，eeg、ecg信号特征有很大的个人差异，其处理方法还有待深入研究。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容：以驾驶疲劳相关信息的采集和通讯为重点，基于opencv的人脸检测，通过其中的haar分类器进行人眼定位，对疲劳特征和目标进行提取，再通过级联算法来判断疲劳状态，建立图像采集及通讯模块、脑电数据通讯模块、人车交互模块，设计一体化的疲劳驾驶预警系统。

目标：

1. 通过摄像头实时捕捉视频数据，提取视频中的图像信息用于检测驾驶员的眼睛状态；实现视频信息的实时传输与存储

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   3. 研究计划与安排

   2.26-3.9 提交文献检索摘要，撰写开题报告，并完成网上提交开题报告。整理论文提纲，设计概要。

   3.12-3.23 进行外文翻译，并提交外文翻译译文。

   3.26-4.6 绘图，撰写毕业设计说明书。

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   4. 参考文献（12篇以上）

   【1】张宇.基于机器视觉的人体状态监测关键技术研究【d】.西南科技大学，2017.

   【2】刘洋洋.基于多传感器信息融合的驾驶员疲劳检测【d】.安徽科技学院，2017.

   【3】华楚霞，陈孚，乔晓华，林寿铿.基于脑波的疲劳驾驶预警装置设计【j】.电子世界，2017（07）：116 118.

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