工程實踐開題報告

中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)軟件學(xué)院工程實踐開題報告工程題目：指導(dǎo)老師：李春杰小組成員：彭海維王站立中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)軟件學(xué)院填表日期：年月日一、工程摘要：根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，疲勞駕駛，超速駕駛，危險駕駛均是交通事故發(fā)生的重要原因。而且隨著機動車輛的增多，物流行業(yè)的開展。這些問題成了危害人民生命財產(chǎn)平安的社會問題。所以，研制能夠檢測這些危險行為的系統(tǒng)。并且，給司機以提醒，防患于未然，具有重要的意義。本工程在學(xué)習(xí)了國內(nèi)外相關(guān)研究的根底上。分析學(xué)習(xí)各種檢測危險行為的方法，實現(xiàn)了一種主要基于機器視覺的危險行為檢測系統(tǒng)。主要工作如下：利用圖像處理技術(shù)，檢測判斷司機是否處于疲勞狀態(tài)。譬如困倦、專注力下降。如果是，那么及時給司機以提醒。利用圖像處理技術(shù)，檢測判斷司機是否有譬如打、東張西望等等的危險行為。如果有，及時給司機提醒。利用GPS傳感器獲得車速，如果超速，提醒司機減速行駛。記錄司機的連續(xù)駕車時間，超出科學(xué)時間后給司機以提醒。根據(jù)時間長短，綜合整體疲勞狀態(tài)，加大提醒的力度。所有這些功能必須能夠在安卓智能上實現(xiàn)。到達一定的精確性與實用性要求。主題詞：圖像處理危險駕駛安卓設(shè)備選題依據(jù)當前社會，隨著經(jīng)濟和科技的不斷開展，人們的生活方式發(fā)生了巨大的改變。僅僅在出行工具的選擇上，相對于數(shù)千年前的步行、騎馬、帆船、馬車，現(xiàn)代人的選擇變成了汽車、火車、輪船甚至飛機，不僅速度更加快捷，舒適程度上也不可同日而語。在這些交通工具中，汽車的使用又最為廣泛。近五十年來，世界政治局勢趨于穩(wěn)定，大規(guī)模沖突減少，經(jīng)濟、科技開展迅速，人類的生活水平得到進一步提升。改革開放三十年以來的中國，也發(fā)生了翻天覆地的變化。從建國初期長春第一汽車制造廠生產(chǎn)出第一輛中國自己的解放汽車，到如今包括公交車、長短途大巴、貨車、消防車救護車警車等特種汽車在內(nèi)的各種汽車已經(jīng)成為人們生活必不可少的一局部。尤其是近十年來，私家車的迅速普及，讓汽車走進了普通百姓的家中，成為一種重要的代步工具。然而，汽車在帶來便利的同時，也帶來了環(huán)境污染、交通擁堵、平安事故等等多種問題，其中又以平安事故頻發(fā)最為嚴重。相關(guān)數(shù)據(jù)說明，中國每5分鐘有一人因車禍死亡,每一分鐘有一人因車禍傷殘,每天死亡280多人,每年死亡10萬多人。2023年，全國共發(fā)生道路交通事故265204起，造成73484人死亡、304919人受傷，直接財產(chǎn)損失億元。2023年全國共發(fā)生道路交通事故萬起，造成67759人死亡、275125人受傷，直接財產(chǎn)損失億元。2023年，全國共接報道路交通事故3906164起。其中，涉及人員傷亡的道路交通事故219521起，造成65225人死亡、254075人受傷，直接財產(chǎn)損失億。自1899年發(fā)生第一起有記錄車禍以來，全球車禍累計死亡3000萬人，交通事故造成的損失相當沉重?！矓?shù)據(jù)來自網(wǎng)絡(luò)〕中國2023年因疲勞駕駛導(dǎo)致的道路交通事故共2568起,其中死亡1353人,受傷3129人,造成的直接財產(chǎn)損失約5738萬元。疲勞駕駛的事故率高,后果嚴重。由于很多交通事故的起因復(fù)雜，疲勞駕駛可能導(dǎo)致的超速、違規(guī)等出現(xiàn)，也可能間接引發(fā)嚴重的交通事故。目前對疲勞駕駛?cè)匀粵]有一個具體的認定標準，因此，實際上因為駕駛?cè)藛T疲勞駕駛導(dǎo)致的交通事故比例可能要比統(tǒng)計數(shù)據(jù)高出很多。疲勞是一種主觀不適感覺，但客觀上會在同等條件下，失去其完成原來所從事的正常活動或工作能力。疲勞作為人們連續(xù)學(xué)習(xí)或工作以后效率下降的一種現(xiàn)象,可以分生理疲勞與心理疲勞。生理疲勞是疲勞在生理上的反響,心理疲勞是疲勞在心理上的反響。駕駛疲勞是腦力、體力同時參與的技術(shù)性疲勞。由于駕駛?cè)藙幼鞣磸?fù)、連續(xù),且重復(fù)的次數(shù)太多,使其生理、心理上發(fā)生某種變化,出現(xiàn)駕駛機能低落的現(xiàn)象,主要表現(xiàn)為注意力分散,打瞌睡,視野變窄,信息漏看,反響判斷遲鈍,駕駛操作失誤或完全喪失駕駛能力,以至發(fā)生碰撞、沖出路面等交通事故。在全球范圍內(nèi),疲勞駕駛也已成為導(dǎo)致交通平安事故的重要原因之一。根據(jù)美國國家公路交通平安管理局的統(tǒng)計，在美國的公路上，每年由于駕駛?cè)嗽隈{駛過程中進入睡眠狀態(tài)而導(dǎo)致大約10萬起交通事故，其中約有1500起直接導(dǎo)致死亡，萬起導(dǎo)致人身傷害。在歐洲的情況也大致相同。據(jù)德國保險公司協(xié)會估計，在德國境內(nèi)的高速公路上，大約25%的導(dǎo)致人員傷亡的交通事故都是因為疲勞駕駛而引發(fā)。法國國家警察總署事故統(tǒng)計報告說明，因疲勞瞌睡而產(chǎn)生的事故，占人身傷害事故的14.9%，占死亡事故的20.6%。日本的事故統(tǒng)計揭示,因疲勞駕駛產(chǎn)生的事故約占1.0%~1.5%。這些數(shù)據(jù)都說明，疲勞駕駛嚴重影響行車平安,是造成交通事故的重大隱患?！矓?shù)據(jù)來自《交通運輸工程學(xué)報》2023年4月《疲勞駕駛與交通事故關(guān)系》，李都厚等〕以上事實說明，危險檢測已經(jīng)越來越成為一種現(xiàn)實需求。借助科技手段，開發(fā)出一種通過檢測駕駛?cè)藛T的疲勞狀況，可以及時提醒駕駛?cè)藛T注意平安或者及時休息的設(shè)備，以減少事故的發(fā)生率，保障駕駛平安，是一種迫切的現(xiàn)實需求。同時，這也是我們作為工程人員可以做出的奉獻。綜上所述，危險駕駛檢測工程，具有較強的實際意義，值得進行深入的研究與實踐。我們希望可以開發(fā)出一種車載嵌入式產(chǎn)品，該產(chǎn)品應(yīng)當能夠智能的判斷出駕駛?cè)藛T當前的駕駛狀態(tài)。如果駕駛?cè)藛T疲勞，那么主要〔但不限于〕通過聲音等方式對駕駛?cè)藛T進行提醒報警，敦促其集中注意力或盡快進行休息。通過該種產(chǎn)品實現(xiàn)對平安駕駛的保障，降低交通事故發(fā)生率，減少人民生命財產(chǎn)的損失。2.國內(nèi)外技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀和開展趨勢從上世紀九十年代開始，我國已開始了疲勞駕駛的相關(guān)研究，期間所取得的主要研究成果如下：〔1〕1998年，深圳長途汽車公司的周鵬，運用人體生理學(xué)，現(xiàn)代神經(jīng)學(xué)，電子工程學(xué)分析了駕駛員疲勞事故隱患的起因，突破了預(yù)防異常疲勞與神經(jīng)麻痹難題，提出消除疲勞事故隱患必須消除司機開車時的異常疲勞和大腦麻痹，在國內(nèi)外首創(chuàng)了“佩帶式疲勞事故預(yù)防器〞技術(shù)，并成功獲得技術(shù)專利。根據(jù)這一思想他研究了佩戴在小腿部的稱為駕駛員疲勞防止器，該系統(tǒng)能疏導(dǎo)人體經(jīng)絡(luò)，可以消除項、背、腰、釋部、下肢以及后側(cè)的各種不適與疼痛。佩戴在手腕部的稱為駕駛員清醒器，該系統(tǒng)在駕駛員手腕部的駕駛員清醒器輸出的仿生電場，促進了人體上身及頭部的血液與體液循環(huán)，改善了駕駛員大腦的供載量，保障了感受器神經(jīng)沖動的電脈沖傳入中樞神經(jīng)后的傳出特性。該方法佩戴將改變駕駛員的開車習(xí)慣等，實現(xiàn)較為復(fù)雜。〔2〕車輛方向盤的操作狀況雖然與駕駛員的駕駛習(xí)慣有一定聯(lián)系，但是研究說明還與駕駛員的身體狀態(tài)直接關(guān)聯(lián)，當駕駛員處于疲勞狀態(tài)時，其方向盤操作的頻率也會明顯降低，如果通過在一定時間內(nèi)該情況持續(xù)出現(xiàn)那么可以判定駕駛員大腦處于遲鈍的狀態(tài)，即駕駛員已出現(xiàn)疲勞狀態(tài)。根據(jù)這一關(guān)聯(lián)特性，上海交通大學(xué)的石堅等人于2000年通過采集和分析汽車方向盤與腳踏板操作信息來判定駕駛員的疲勞狀態(tài)，從而實現(xiàn)了預(yù)防疲勞駕駛目的。態(tài)，即駕駛員已出現(xiàn)疲勞狀態(tài)。根據(jù)這一關(guān)聯(lián)特性，上海交通大學(xué)的石堅等人于2000年通過采集和分析汽車方向盤與腳踏板操作信息來判定駕駛員的疲勞狀態(tài)，從而實現(xiàn)了預(yù)防疲勞駕駛目的。該方法主要判斷方向盤操作狀況來判斷疲勞?！?〕來自吉林大學(xué)的王榮本等人提出通過采集駕駛員臉部信息來進行疲勞狀態(tài)判定的方法，該方法的核心思想是結(jié)合駕駛員的嘴部現(xiàn)狀變化和眼睛的睜閉頻率兩種信息來檢測駕駛員的疲勞狀態(tài)，除此以外，該系統(tǒng)融合了平安車距的檢測，從而提升了該檢測系統(tǒng)的準確性和全面性，一定程度上促進了疲勞駕駛檢測的研究。該方法主要判斷嘴部和眼睛閉合程度來判斷疲勞?！?〕首都師范大學(xué)信息工程學(xué)院的韓相軍、關(guān)永等人提出了一種采用累積差分幀和Hough變換等實時圖像處理技術(shù)進行檢測和跟蹤眼睛的方法，這種方法通過分析眼睛的狀態(tài)和提取眼睛的特征參數(shù)，在一定時間內(nèi)連續(xù)統(tǒng)計眼睛閉合時間，從而計算出PERCLOS值，判斷駕駛員的疲勞狀態(tài)。他們通過將這種眼睛檢測和跟蹤算法在專用的DSP上進行實驗，設(shè)計和開發(fā)了一種用于監(jiān)測疲勞駕駛的嵌入式系統(tǒng)。該方法主要跟蹤和分析眼睛的狀態(tài)?！?〕2006年，同濟大學(xué)道路與交通工程教育部重點試驗室杜志剛等人研究使用日本NAC公司生產(chǎn)的EMRSR型眼動儀，成功研發(fā)由MR主機、控制器、攝像機以及數(shù)據(jù)分析軟件等組成的疲勞檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)可實現(xiàn)通過記錄瞳孔直徑變化進行疲勞駕駛檢測?！?〕2023年，浙江大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院的吳群等人以人體在不同疲勞程度下心電信號數(shù)據(jù)和PERCLOS值作為檢測疲勞駕駛的綜合考量因素，實現(xiàn)疲勞駕駛檢測?！?〕2023年，華南理工大學(xué)電子與信息學(xué)院的程旭東在Viola人臉檢測的特征分類器根底上，提出了一種新的特征分類器訓(xùn)練方法，對搜集的睜眼圖像反芻樣本集進行增量迭代訓(xùn)練，得到性能優(yōu)秀的睜眼圖像檢測分類器，其睜眼圖像檢測準確率高達94.5%，作者將該算法應(yīng)用在列車駕駛員輔助系統(tǒng)以檢測駕駛員狀態(tài)，預(yù)防疲勞駕駛。同樣來自華南理工的黃河那么采用基于EHMM的眼狀態(tài)檢測算法，在可重構(gòu)平臺SoPC上加以實現(xiàn)，完成疲勞駕駛中的人眼狀態(tài)檢測。以上所列舉的事例展示了疲勞駕駛檢測在國內(nèi)主要研究狀況，而國外早期的駕駛疲勞測評主要從醫(yī)學(xué)角度出發(fā)，借助醫(yī)療器械進行。最早的研究甚至可以追溯20世紀30年代，而疲勞駕駛真正進入實質(zhì)性的研究側(cè)是從20世紀80年代由美國國會批準交通部實施的駕駛效勞時間〔HOS〕改革、研究商業(yè)機動車駕駛時間與交通平安的關(guān)系、健全卡車和公共汽車平安管理條例開始的。1993年，美國汽車聯(lián)合會(AAA)開始研究疲勞駕駛與交通平安之間的關(guān)系，但研究目的仍停留在利用交通事故的經(jīng)驗對司機進行教育，研究的實施過程是讓司機作關(guān)于自身駕駛習(xí)慣和駕駛時間的評測。由于引發(fā)疲勞因素的多樣性以及個體體質(zhì)存在差異，主觀的調(diào)查方法很難成為評測駕駛疲勞的科學(xué)標準。直到90年代中期，歐洲、日本、美國等國家陸續(xù)投入研究疲勞駕駛實時監(jiān)測系統(tǒng)，并取得一系列進展，接下來將列舉其中幾個有代表性的方法：〔1〕1999年4月美國聯(lián)邦公路管理局發(fā)表了一篇名為“用于警示駕駛員的視覺測量方法〞的學(xué)術(shù)性文章，首次提出利用PERCLOS方法檢測駕駛員疲勞駕駛狀態(tài)，該方法得到美國華盛頓大學(xué)以及國際上其他知名大學(xué)教授的認可，PERCLOS方法也作為預(yù)測駕駛員疲勞狀態(tài)的有效方法得以快速推廣。日本先鋒公司于2004年開發(fā)出防止司機開車打瞌睡的系統(tǒng)，該系統(tǒng)可通過檢測駕駛員心跳速度的變化來監(jiān)視司機是否打瞌睡，并可以在睡意來臨的15分鐘以前提醒司機注意，從而預(yù)防事故的發(fā)生。由于實驗證明人因疲勞打瞌睡時，心跳速度會下降，所以該系統(tǒng)的核心技術(shù)之一是利用貼在方向盤上的心跳感應(yīng)器周期性檢測駕駛員的心跳速度，除此以外，該系統(tǒng)還集成用來檢測汽車速度的變化和方向盤操作頻率的設(shè)備，并利用車載導(dǎo)航設(shè)備監(jiān)控汽車是否蛇行，經(jīng)過綜合分析汽車和駕駛員的表現(xiàn)實現(xiàn)有效預(yù)防疲勞駕駛。〔3〕卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機器人研究所針對疲勞駕駛開發(fā)了Copilot系統(tǒng)，該系統(tǒng)同樣采用PERCLOS方法檢測疲勞。系統(tǒng)采用紅外照明，利用眼睛因?qū)t外光反射而在圖像中形成光點的特征，以及視網(wǎng)膜對不同波長紅外光的反射率不同的特點，分別用兩個CCD攝像機采集波長為850nm和900nm紅外光照明的圖像，對所獲得兩幅圖像作差，從而得到眼睛的位置，在此根底上進一步分析眼球的大小，從而得到駕駛員的眼睛睜開程度，再利用PERCLOS方法對疲勞進行判定，值得一提的是該方法因采用紅外光源，所以可消除眼鏡的影響，適用范圍更廣。〔4〕ELLison研究實驗室研制的DAS2000(TheDAS2000RoadAlertSystem)型路面警告系統(tǒng)是一種設(shè)置在公路上用計算機控制的紅外線監(jiān)測裝置，它通過監(jiān)測車輛的行駛方向是否正常來判斷駕駛員是否疲勞駕駛。當車輛偏離道路中線太遠、將要沖出路面時，該裝置會向駕駛員發(fā)出警告?！?〕瑞典沃爾沃汽車公司最近推出的“駕駛員警示系統(tǒng)〞通過實時監(jiān)測車輛的行駛過程，記錄并分析司機的駕駛行為，判斷車輛是否處于有效控制狀態(tài)，從而能夠主動地預(yù)防平安事故的發(fā)生。一旦系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)車輛處于失效控制狀態(tài)時，就及時地予以警示。選題的先進性和實用性疲勞駕駛檢測技術(shù)的研究對平安駕駛有著極其重要的作用，綜上所述，其對道路交通平安提供保障，具有重要的社會意義。人們越來越重視汽車平安問題，解決平安問題已成為汽車企業(yè)引以為傲的競爭力。雖然近年來出現(xiàn)了各種針對疲勞檢測的方法和技術(shù)，但是各種技術(shù)均存在著明顯缺乏，需要在實用性、準確性、低本錢等等方面得到完善。選題順應(yīng)時代進步潮流，會為該領(lǐng)域的的開展做出一份努力。這一系統(tǒng)只要能實現(xiàn)，能提供工程要求的疲勞檢測功能其實用性也不言而喻。技術(shù)難度和工作量汽車車平安駕駛疲勞檢測技術(shù)屬于當前熱門且前沿的技術(shù)，出現(xiàn)了很多疲勞檢測的方法，但是實現(xiàn)可靠的檢測仍存在的技術(shù)難度，主要有如下：〔1〕疲勞狀態(tài)的認定沒有十分精確的標準，可能每個人的疲勞特征會有些許的差異，會對疲勞的檢測造成一定的影響?！?〕我們主要采用非接觸性的圖像識別技術(shù)來進行疲勞檢測，圖像識別算法本身就具有一定的難度，加之復(fù)雜的應(yīng)用環(huán)境需要更深入的分析和最終的編程實現(xiàn)?！?〕本次課題任務(wù)只有6個月左右的時間，結(jié)合多種模塊實現(xiàn)精確的疲勞檢測存在很大的工作量，這也將是難度挑戰(zhàn)。綜和上文中的國內(nèi)外研究成果，可以將上述所有方法粗略的分為三類：1.對于人體醫(yī)學(xué)信號進行檢測，例如腦電，心跳等、雖然此類系統(tǒng)能保證一定的準確性，但是通常造價昂貴，一般是接觸性的檢測，不一定符合駕駛員的開車習(xí)慣，容易給駕駛員工作帶來影響。2.檢測總體行車環(huán)境，例如車子的行車方向是否正常，但是該方法具體實現(xiàn)的準確率和快速性往往比擬差。檢測駕駛員的面部特征，尤其是眼睛的閉合程度來判斷是否疲勞是應(yīng)用最為廣泛的方法。隨著計算機視覺技術(shù)以及圖像處理技術(shù)越來越多地應(yīng)用于現(xiàn)實生活，以機器視覺為根底的疲勞檢測系統(tǒng)憑借較低的研發(fā)、制造本錢和強大的圖像處理技術(shù)，得到了更多研究者的青睞，加上它是一種非接觸式系統(tǒng)，對駕駛員工作沒有不良影響，更容易被消費者接受。分析完已有研究成果，根據(jù)工程要求。我們小組決定主要采用檢測駕駛員面部特征的方法實現(xiàn)危險駕駛檢測。雖然危險駕駛檢測的研究工作已經(jīng)取得一定的成果，但是由于圖像識別的復(fù)雜性及各種復(fù)雜因素的干擾，使得開發(fā)出具有很好精確性、實用性、方便性、低本錢特性的系統(tǒng)仍是一個值得繼續(xù)研究的課題。我們會綜合司機的頭部行為、車速、連續(xù)駕駛時間等，分析司機是否處于危險駕駛狀態(tài)。危險駕駛檢測系統(tǒng)的運行平臺是智能。因此很容易獲取，無需花費資金采購設(shè)備。同時對軟件推廣也帶來了便利。其中的前置攝像頭，GPS均很容易調(diào)用來實現(xiàn)檢測系統(tǒng)的功能。OpenCV函數(shù)庫應(yīng)經(jīng)提供了很多成熟的圖像處理函數(shù)，我們只需研究函數(shù)功能，通過合理的調(diào)用，靈活使用根本能夠?qū)崿F(xiàn)工程的功能要求。6.主要參考文獻[1]周鵬.疲勞事故隱患消除技術(shù)與方法.汽車電器,1998(4):16-17[2]石堅,卓斌.汽車駕駛員主動平安性因素的辨識與分析.上海交通大學(xué)學(xué)報,2000，34(4):440-445[3]王榮本,郭克友．一種基于Gabor小波的駕駛員眼部狀態(tài)識別方法的研究[J].中國圖像圖形學(xué)報,2003,8A(9):1043-1047[4]杜志剛,蔣宏,潘曉東.眼動儀在道路交通平安與環(huán)境評價中的應(yīng)用[A].第三屆全國公路科技創(chuàng)新高層論壇論文集[C].北京:人民交通出版社,2006.4:893~899[5]吳群.基于心電信號的駕駛疲勞檢測方法研究[D].浙江:浙江大學(xué),2023[6]程東旭.駕駛環(huán)境中人眼睜閉狀態(tài)跟蹤[D].中國廣州:華南理工大學(xué),2023[7]黃河.駕駛員眼狀態(tài)識別系統(tǒng)的SOC設(shè)計研究[D].中國廣州:華南理工大學(xué),2023[8]FletcherA,DawsonD.Field-basedValidationofAWork-relatedFatigueModelBasedOnHoursofWork[J].TransportationResearch,2001,4(1):75-88[9]SherryP.Jobstressandfatigueinrailroaddispatchers[J].UnpublishedReport,1998:68-73[10]TaubJM,TanguayPE,ClarksonD.Effectsofdaytimenapsonperformanceandmoodinacollegestudentpopulation[J].JournalofAbnormalPsychology,1985:210-217[17]JohnStern,DuanePerrin,WaltWierwille,MelissaMallis.OcularMeasuresofDriverAlertness[J].ScienceDailyMagazine,1999,(8)：25-36[11]何德功.日本創(chuàng)造通過心速變化提醒司機不打瞌睡的新系統(tǒng)[J]．駕駛園世界博覽欄目，2004，l0(8)：46-47[12]EllenMAyoob.Copilot[EB/OL]．：//ri/projects/project-435.html,2003[13]LHartley.TheDAS2000RoadAlertSystemHighTechSolutiontoDriverFatigue.://,2006[14]劉靈，鄧小燕，徐穎.汽車駕駛員監(jiān)測方法與裝置的研究現(xiàn)狀[J].醫(yī)療衛(wèi)生裝備，2006，27(12):28-31課題內(nèi)容與具體方案課題根本內(nèi)容開發(fā)一套實時，可靠的汽車平安駕駛疲勞檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)用于非接觸性的對駕駛?cè)藛T進行監(jiān)控，在駕駛?cè)藛T出現(xiàn)疲勞病癥的時候，能及時做出相應(yīng)的處理，如輕微疲勞時，通過語音提醒駕駛?cè)藛T注意休息，如到了深度疲勞駕駛的時候，那么自動采取應(yīng)急操作，來減少平安事故發(fā)生的可能性。最終開發(fā)出一套能在安卓上運行的軟件系統(tǒng)，以安卓為硬件平臺實現(xiàn)工程要求的功能。系統(tǒng)需求分析經(jīng)過初步的需求分析，得到系統(tǒng)的主要要求：=1\*GB3①利用圖像處理技術(shù)，檢測判斷司機是否處于疲勞狀態(tài)。譬如困倦、專注力下降。如果是，那么及時給司機以提醒。=2\*GB3②利用圖像處理技術(shù)，檢測判斷司機是否有譬如打、東張西望等等的危險行為。如果有，及時給司機提醒。=3\*GB3③利用GPS傳感器獲得車速，如果超速，提醒司機減速行駛。=4\*GB3④記錄司機的連續(xù)駕車時間，超出科學(xué)時間后給司機以提醒。根據(jù)時間長短，綜合整體疲勞狀態(tài)，加大提醒的力度。=5\*GB3⑤所有這些功能必須能夠在安卓智能上實現(xiàn)。到達一定的準確性、實時性、穩(wěn)定性、實用性要求。數(shù)據(jù)流圖：硬件及軟件平臺方案=1\*GB3①硬件平臺：使用容易獲取的安卓智能，需要用到前置攝像頭、GPS傳感器模塊。=2\*GB3②軟件平臺：基于Linux的Android操作系統(tǒng)。軟件開發(fā)工具：eclipse集成開發(fā)環(huán)境，需要安裝OpenCV庫。開發(fā)語言：Java/C++軟件設(shè)計方案整個工程采用自頂向下以及模塊化的設(shè)計方法?！?)搭建硬件平臺安卓智能〔2)搭建軟件開發(fā)環(huán)境eclipse集成開發(fā)環(huán)境〔3)調(diào)用攝像頭(4)圖像采集模塊(5)人臉識別模塊該模塊的功能就是要在各種復(fù)雜的情況下，如光線強弱問題、駕駛員偏頭動作等，準確的識別出人臉范圍，為下一步的眼睛定位打下根底。(6)眼睛狀態(tài)識別模塊眼睛狀態(tài)主要分為睜開和閉合兩種狀態(tài)，這里通過對相關(guān)文獻的分析，采用P80標準，即眼瞼遮住瞳孔面積超過80%就計為眼睛閉合。該模塊要實現(xiàn)的功能就是在精確定位眼睛位置的前提下，準確的識別出眼睛處于何種狀態(tài)。(7)獲取正常駕駛狀態(tài)模塊我們可以認為司機駕車的前幾分鐘是處在精神高度集中，平安駕駛的狀態(tài)的。對這段時間司機的眼睛閉合程度的記錄，可以作為以后判斷司機是否處于疲勞狀態(tài)的參考值。因為不同的司機眼睛大小、身材都不同。因此攝像頭獲取的信息也會不同，使用同一標準做出判斷肯定是不合理的。(8)綜合分析判斷模塊對疲勞與危險行為做出判斷。對疲勞的檢測：綜合駕車時間，主要采用PERCLOS判別方法，這是比擬公認且有效的疲勞判別方法,計算公式如下。根據(jù)PERCLOS