汽車駕駛員疲勞實(shí)時(shí)識(shí)別與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究的任務(wù)書(shū)一、研究背景隨著人們生活水平的提高和交通工具的普及，汽車已經(jīng)成為人們生活中不可或缺的交通工具。但是，長(zhǎng)時(shí)間的駕駛會(huì)讓駕駛員疲勞，從而造成交通事故，給社會(huì)帶來(lái)不必要的損失。因此，對(duì)于汽車駕駛員的疲勞狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別和監(jiān)測(cè)，成為當(dāng)前的一項(xiàng)熱門研究方向。二、研究目的本課題旨在開(kāi)發(fā)一種汽車駕駛員疲勞實(shí)時(shí)識(shí)別與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，能夠精確、準(zhǔn)確地實(shí)時(shí)識(shí)別和監(jiān)測(cè)駕駛員的疲勞狀態(tài)，避免因駕駛員疲勞而引起的交通事故并保護(hù)駕駛員的安全健康。三、研究?jī)?nèi)容1、收集相關(guān)文獻(xiàn)資料，深入了解汽車駕駛員疲勞實(shí)時(shí)識(shí)別與監(jiān)測(cè)技術(shù)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)。2、研發(fā)疲勞狀態(tài)檢測(cè)的各種技術(shù)算法，包括圖像檢測(cè)、語(yǔ)音識(shí)別、生理信號(hào)分析等。3、設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)硬件系統(tǒng)，包括傳感器、數(shù)據(jù)采集裝置、處理器和顯示器等，能夠?qū)崟r(shí)采集和處理駕駛員的疲勞狀態(tài)數(shù)據(jù)。4、設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)軟件系統(tǒng)，能夠有效地識(shí)別和監(jiān)測(cè)汽車駕駛員的疲勞狀態(tài)，并提示駕駛員進(jìn)行休息和保持警惕。四、研究方法該項(xiàng)目采用實(shí)驗(yàn)室研究和實(shí)地測(cè)試相結(jié)合的方法，通過(guò)收集駕駛員的生理信號(hào)、車內(nèi)外環(huán)境信息以及語(yǔ)音信號(hào)，采用不同的算法和模型對(duì)駕駛員的疲勞狀態(tài)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，最終形成一種完整的實(shí)時(shí)識(shí)別與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。五、研究成果本項(xiàng)目的研究成果將具有以下幾個(gè)方面的價(jià)值：1、開(kāi)發(fā)出能夠精確識(shí)別和監(jiān)測(cè)駕駛員疲勞狀態(tài)的實(shí)時(shí)識(shí)別與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。2、提高駕駛員安全性，減少交通事故發(fā)生率。3、優(yōu)化駕駛員駕車體驗(yàn)和行車安全，提高駕駛員的工作效率。4、為相關(guān)行業(yè)和領(lǐng)域的研究提供參考和借鑒。六、研究計(jì)劃本項(xiàng)目的研究計(jì)劃具體安排如下：1、立項(xiàng)和資料收集階段（2個(gè)月）2、算法和技術(shù)研究階段（6個(gè)月）3、硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)階段（6個(gè)月）4、軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)階段（6個(gè)月）5、系統(tǒng)測(cè)試和完善階段（2個(gè)月）七、參考文獻(xiàn)1.JiangH.,ZhangJ.,&FengZ.(2017).ADriverFatigueDetectionSystemBasedonEnhancedConvolutionalNeuralNetwork.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,18(4),895-905.2.HouW.,XuJ.,LiZ.,&LiY.(2019).DriverFatigueDetectionBasedonMulti-modelSensingData.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,20(4),1278-1287.3.SrinivasanK.,&VadakkepatP.(2019).AClassificationModelforDriverFatigueDetectionusingEEGSignalsandConvolutionalNeuralNetworks.InternationalConferenceonInnovationsinInformationTechnology,Doha,Qatar.4.WangW.,LiuG.,&TianB.(2020).AReal-timeIoTSystemforDriverFatigueDetectionbasedonRaspberryPi.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,21(5),2146-2155.5.ZhangC.,CaoJ.,LiN.,&SongZ.(2018).Real-TimeDetectionofFatigueDrivingBas