计算机毕业设计opencv+pytorch疲劳驾驶检测系统 自动驾驶 面部多信息特征融合的疲劳驾驶检测系统 驾驶员疲劳驾驶风险检测 深度学习 机器学习 大数据

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创新点:算法模型训练、可视化、深度学习框架、疲劳监测、模拟自动驾驶检测驾驶员疲劳

核心算法:基于多信息特征指标融合建立驾驶员疲劳评价体系 通过构建一种驾驶员面部多信息特征融合综合评价方法,为了能够将系统检测结果更直观的体现,研究了基于一种改进的粗糙集理论对各项特征结果做决策融合处理,将离散化的问题进行归一化处理,便于判定当前驾驶员疲劳状态等级。 驾驶员疲劳驾驶风险检测是中国道路交通安全重要的研究领域之一,统计数据显示每年我国发生的交通事故中,超过40%的交通事故是由驾驶员疲劳驾驶造成的。因此,如果可以实时检测驾驶的疲劳状态,提高驾驶员的注意力,就可以有效减少因疲劳驾驶导致的道路交通事故。

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