疲劳驾驶检测：卷积神经网络在系统设计中的应用

"该文档是关于基于卷积神经网络的疲劳驾驶检测系统设计的研究报告，主要探讨了如何利用人工智能技术预防疲劳驾驶。报告涵盖了图像采集与预处理、人脸特征点检测、疲劳特征识别与提取以及疲劳驾驶检测算法设计等多个方面，并在Windows平台上实现了疲劳驾驶检测系统。关键词包括疲劳驾驶、卷积神经网络、EAR、MAR和SVM。" 疲劳驾驶是一个严重的交通安全问题，可能导致驾驶员反应迟钝、判断力下降，从而增加交通事故的风险。为解决这一问题，本研究采用人工智能技术，特别是卷积神经网络（CNN），设计了一套有效的检测系统。 首先，研究涉及图像采集与预处理环节。通过分析摄像头的工作原理，选择了适合车载环境的威鑫视界SY018HD工业摄像头。针对行驶过程中因车辆晃动和光照变化导致的图像质量问题，研究并比较了多种图像预处理技术，最终选择了一种能有效提升图像清晰度的方法。 接下来，报告聚焦于人脸特征点检测。这里采用了深度学习的VGG-16网络作为基础，对其进行了改进，并结合含有人脸特征点标注的数据集进行微调训练。经过训练的网络可以自动识别人脸并精确提取特征点。 疲劳特征识别与提取是系统的关键部分。研究运用了眼部疲劳指标（Eye Aspect Ratio, EAR）并加以改进，用于识别眼睛的疲劳状态。同时，引入了 Mouth Aspect Ratio (MAR) 原理来检测嘴部的疲劳特征。通过实验确定了疲劳状态的阈值，有效地提取了疲劳特征。 在疲劳驾驶检测算法设计上，本研究利用支持向量机（SVM）理论，将眼睛和嘴部的特征融合，构建了一种检测算法。实车实验结果显示，该算法在复杂驾驶环境中表现出较高的检测准确性。 最后，系统在Windows平台上得到了实际应用，展示了疲劳驾驶检测的完整流程，证明了该系统的可行性和实用性。这项工作为疲劳驾驶的预防提供了一种可靠且具有智能化的解决方案。