【摘 要】
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现如今,传统汽车和新能源汽车的保有量持续上升,尽管汽车内外饰逐渐完美,驾驶辅助功能逐渐提升,越来越趋于智能化。但交通事故并未因汽车智能系统的提升而减少,其根本原因除了智能系统可靠性低外,人为因素仍是重要的原因。驾驶员驾驶行为不规范,以及缺乏对驾驶员行为及时的检测和提醒。基于目前研究空缺,本文利用机器视觉的方法,对驾驶员进行异常行为检测,驾驶员的异常通常表现有:驾驶员驾驶疲劳驾驶、吸烟驾驶、开车打电
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现如今,传统汽车和新能源汽车的保有量持续上升,尽管汽车内外饰逐渐完美,驾驶辅助功能逐渐提升,越来越趋于智能化。但交通事故并未因汽车智能系统的提升而减少,其根本原因除了智能系统可靠性低外,人为因素仍是重要的原因。驾驶员驾驶行为不规范,以及缺乏对驾驶员行为及时的检测和提醒。基于目前研究空缺,本文利用机器视觉的方法,对驾驶员进行异常行为检测,驾驶员的异常通常表现有:驾驶员驾驶疲劳驾驶、吸烟驾驶、开车打电话、使用手机等。目的是将不规范的驾驶行为实时检测,并开发了驾驶员异常行为检测系统,便于每一辆汽车使用,论文主要工作如下:（1）对各种图像预处理方法进行了研究。研究内容包括:一、分析了图像增强中的直方图均衡化算法;二、对原始图像进行去噪,对比了均值滤波去噪和高斯滤波去噪。（2）研究了人脸检测算法和人脸关键点检测算法。针对人脸检测,分析了人脸的主要特征,主要包括:几何特性、色彩特性、纹理特征、HOG特征和Haar特征。比较了SVM、Ada Boost和MTCNN三种不同的人脸检测算法。对于人脸关键点检测,对比了D-Lib68特征点检测、TCDCN关键点检测算法和PFLD关键点检测三种方法。（3）重点研究了驾驶员异常行为检测和识别。针对疲劳驾驶检测分析了常用的判断方法,并对PERCLOS算法进行了改进。其次,对抽烟行为、开车打电话、玩手机三种行为的检测精度进行了提升,根据R-CNN系列检测模型和YOLO系列检测模型的测试效果和问题,提出了相应的改善措施。此外,还创建了本文所需的驾驶员异常行为数据集,分类讨论了驾驶员会存在的异常行为,对YOLOv5的改进方法进行模型训练,分析了训练结果,为检测系统中检测异常行为的功能提供支持。（4）设计开发了驾驶员异常行为检测系统。本文设计了驾驶员异常检测行为系统的运行流程,并利用开源工具Py Qt5进行了界面设计,利用开源的开发环境anaconda3环境进行了系统搭建,最终,实现了对驾驶员异常行为的实时采集与识别分析的检测系统。
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