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基于深度学习的驾驶员行为识别系统开题报告

 2020-05-08 03:05  

1. 研究目的与意义(文献综述包含参考文献)

一.研究背景及意义 随着经济的发展,汽车越来越多,交通事故的次数也随之增多。

驾驶员长时间驾驶汽车,会逐渐进入疲劳状态,对周围环境的感知力、判断力都会有明显的下降;对车辆、自身行为的控制会逐渐松懈,发生交通事故的危险会逐渐上升。

通过检测人体疲劳,可以减少疲劳驾驶导致的交通事故发生。

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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

一.本课题要研究的问题: (1)对车道偏离预警算法展开研究, 包括如下模块: 图像预处理、车道线检测与跟踪、车道偏离预警算法。

对疲劳驾驶行为图像分类 二.拟采用的研究手段: 1.车道线检测预警 这个模块主要是对车道线识别和报警功能进行算法研究,主要是三个模块的实现。

1.1图像预处理: 1.1.1分割roi区域与图像灰度化 由于待处理图像中包含总多干扰信息,所以我们需要给图像设置一个合适的感兴趣(roi)区域,我们使用矩形roi。

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