基于计算机视觉的司机左顾右盼监测系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着经济的快速发展和人民生活水平的提高，汽车已经成为了生活中不可或缺的交通工具，道路交通安全问题日益凸显。

驾驶员注意力不集中是导致交通事故的重要原因之一，其中左顾右盼是驾驶员注意力分散的常见行为表现。

因此，对司机左顾右盼行为进行有效监测，对于预防交通事故、保障道路安全具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

驾驶员注意力监测是近年来智能交通和安全驾驶领域的研究热点之一，国内外学者在基于计算机视觉的驾驶员注意力监测方面已经开展了大量的研究工作，并取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在驾驶员疲劳检测方面展开了较多研究，例如利用方向梯度直方图(hog)特征结合支持向量机(svm)进行疲劳驾驶检测[1]，以及基于深度学习的疲劳驾驶检测方法[2]。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题旨在研究和开发一种基于计算机视觉的司机左顾右盼监测系统，主要内容包括以下几个方面：
1.人脸检测与关键点定位:研究基于深度学习的人脸检测算法，实现驾驶员人脸区域的准确定位。

在此基础上，进一步研究人脸关键点检测算法，精确定位眼部、鼻尖等关键点的位置，为后续头部姿态估计提供基础数据。

2.头部姿态估计:研究基于人脸关键点的头部姿态估计算法，利用定位到的眼部、鼻尖等关键点信息，计算驾驶员头部的俯仰角、偏航角和滚转角，实现对驾驶员头部姿态的实时跟踪。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用实验研究与工程开发相结合的方法进行研究。

1.文献调研阶段:收集和阅读国内外相关领域的文献资料，了解驾驶员注意力监测、计算机视觉、深度学习等方面的研究现状和发展趋势，为课题研究提供理论基础。

2.算法设计与实现阶段:研究和选择合适的人脸检测、关键点定位、头部姿态估计算法，并进行代码实现和优化。

5. 研究的创新点

本课题的创新点在于：
1.针对性强:聚焦于驾驶员左顾右盼行为这一特定驾驶行为，相较于传统的疲劳驾驶和分心驾驶检测，更加精细化地分析驾驶员的头部运动特征，提高了驾驶风险预警的准确性和及时性。

2.算法优化:在现有的人脸检测、关键点定位、头部姿态估计算法基础上，结合驾驶场景特点进行优化改进，提高算法的鲁棒性和实时性，使其能够更好地适应复杂多变的驾驶环境。

3.系统集成:将人脸检测、头部姿态估计、左顾右盼行为识别等算法模块集成到一个完整的系统中，实现对驾驶员左顾右盼行为的实时监测和预警，为驾驶安全提供保障。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 王文博, 付中华, 刘华平, 等. 基于深度学习的驾驶员分心驾驶行为识别算法[j]. 计算机应用, 2022, 42(s1): 305-310.

[2] 王金城, 张苗苗, 王琦. 基于改进yolov3的驾驶员分心行为检测[j]. 计算机应用研究, 2021, 38(06): 1774-1778, 1783.

[3] 陈家俊, 郑凯, 许佳, 等. 基于改进centernet的驾驶员视线估计方法[j]. 计算机工程与应用, 2022, 58(13): 216-222.