【摘 要】
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为保障行车安全,减少交通事故的发生,本文研发了一套快速、可靠、高性能的基于神经网络的安全驾驶辅助系统,它能够实时检测驾驶员的状态,对不安全驾驶行为及时预警。本系统检测的不安全驾驶行为包括疲劳驾驶以及吸烟行为,系统功能主要分为人脸检测与ROI提取模块、目标分类模块、不安全驾驶行为识别与预警模块。本文主要研究内容如下:（1）人脸检测与ROI提取模块分析对驾驶员行为检测的环境需求,使用多任务级联卷积神经
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为保障行车安全,减少交通事故的发生,本文研发了一套快速、可靠、高性能的基于神经网络的安全驾驶辅助系统,它能够实时检测驾驶员的状态,对不安全驾驶行为及时预警。本系统检测的不安全驾驶行为包括疲劳驾驶以及吸烟行为,系统功能主要分为人脸检测与ROI提取模块、目标分类模块、不安全驾驶行为识别与预警模块。本文主要研究内容如下:（1）人脸检测与ROI提取模块分析对驾驶员行为检测的环境需求,使用多任务级联卷积神经网MTCNN框架作为本文人脸检测以及关键点定位的理论基础。对O-Net子网络进行参数调整,通过实验证明了模型的优越性。再结合“三庭五眼两分”的面部五官相对位置关系,实现了驾驶员眼部和嘴部ROI提取。（2）目标分类模块本文搭建了基于胶囊神经网络的EM-Caps Net模型对驾驶员眼部、嘴部状态以及吸烟行为进行分类。为增强网络的特征提取能力,优化模型的实时性,改进了Caps Net网络结构和动态路由算法。通过实验,证明了本文设计的多状态分类模型可靠性强。（3）不安全驾驶行为识别与预警模块将PERCLOS准则、眨眼频率以及POM指标相结合作为本文对驾驶员疲劳状态的判定准则;通过分析嘴部区域出现香烟的情况,对驾驶员吸烟行为进行判定。本实验使用python语言、tensorflow框架完成了对安全驾驶辅助系统的开发,根据驾驶员出现的不安全驾驶行为,系统做出相应预警。通过测试,证明了系统的有效性和实用性。
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