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龙岗的网站建设网站二级导航制作

news 2025/10/29 4:54:15

龙岗的网站建设,网站二级导航制作,江苏网络推广排名,网络广告投放一、前言借助平台将毕业设计记录下来#xff0c;方便以后查看以及与各位大佬朋友们交流学习。如有问题可以私信哦。本文主要从两个方面介绍毕业设计#xff1a;硬件#xff0c;软件#xff08;算法#xff09;。以及对最后的实验结果进行分析。感兴趣的朋友们可以评论区…一、前言借助平台将毕业设计记录下来方便以后查看以及与各位大佬朋友们交流学习。如有问题可以私信哦。本文主要从两个方面介绍毕业设计硬件软件算法。以及对最后的实验结果进行分析。感兴趣的朋友们可以评论区留言~看到就会回复。有需要代码和模型等资料的可以加扣扣1287073476私聊哦。本文所设计的疲劳驾驶检测系统的实现流程如下二、硬件要求首先最基本的硬件当然是主控系统OpenMV开发板OpenMV我们选择OPENMV4 H7 PLUS版本如下图所示其他版本跑不了模型训练会报错其他硬件OV5640摄像头稳压模块蜂鸣器模块LED模块等。三、相关算法 1.人脸识别 Sirovich首先提出使用特征脸法进行人脸识别它是一种将人脸特征低维化的方法本文采取基于Haar特征的Cascade级联分类器进行人脸识别再对检测到的人脸进行疲劳驾驶判断。基于Haar特征的Cascade级联分类器是Paul Viola和Michael Jone2001年在论文“Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features”中提出的一有效的物品检测(object detect)方法它是一种机器学习的方法通过许多正负样例中训练得到cascade方程然后将其应用于其他图片。一个弱分类器就是一个决策树最基本的弱分类器只包含一个Haar-like特征也就是它的决策树只有一层被称为树桩stump。在经过排序筛选后选出最优弱分类器并将最优弱分类器的特征量交给AdaBoost让其进行训练。级联分类器将多个弱分类器进行加权组合就形成了强分类器同样将多个强分类器进行简单组合就形成了级联分类器。从该级联器的训练过程可以发现当一个弱分类器能够正确识别出分类样本时将会减少样本的权重当一个弱分类器错误识别分类样本的时候将会使得样本的权重增加。因此后面的分类器在训练的时候会针对错分样本加强训练。最后将的弱分类器合成强分类器再将各弱分类器权重值与平均值进行比较从而实现对图像的检测。如图通过加载人脸haar算子基于Cascade级联器识别到人脸后将人脸框起来方便后续的疲劳检测。 2.疲劳检测通过人脸识别后确认为人脸再进行疲劳检测本文疲劳驾驶检测主要采用卷积神经网络算法通过深度学习后生成模型将人脸特征与模型进行比对从而达到对驾驶人员的疲劳驾驶状态检测。本文模型训练主要通过EDGE IMPULSE网站进行云端在线训练具体模型训练看这里。四、结果分析 1、实验结果本文所设计的疲劳驾驶检测系统实物如图所示。对检测人员进行实时监测当检测到驾驶人员张嘴表现出“打哈欠”特征时预警模块发出报警蜂鸣器发声LED模块亮红灯来提示驾驶人员目前处于疲劳状态达到提醒驾驶人员不要疲劳驾驶的目的。本文首先进行人脸识别识别为人脸后白框将人脸框起来。若检测不到人脸则不进行疲劳检测。识别为人脸后再进一步判断是否为疲劳驾驶。当驾驶员出现打哈欠或者闭眼等特征时经过识别检测为疲劳驾驶后LED模块中指示灯亮红色蜂鸣器发声作为警告提醒驾驶人员疲劳驾驶。如图所示当驾驶员没有出现疲劳特征时摄像头进行实时监测LED模块不亮红灯蜂鸣器不发声。判定为非疲劳驾驶。如图所示 2、结果分析在设计结果分析方面可以从以下几个方面考虑准确性系统的准确率是评价其性能好坏的重要指标之一。在测试中应该对不同场景下的数据进行收集和分析并根据实际情况进行调整和优化。如果系统的准确率较高则说明其具有较强的稳定性和可靠性。经过多次实验发现人脸识别的准确率高达98%正确检测为疲劳驾驶的准确率高达99%以上。因此可以满足系统设计的基本需求。实时性由于疲劳驾驶是一个非常危险的行为因此及时发现并提醒驾驶员非常关键。因此在设计系统时需要考虑实时性即对图像进行处理和判断的速度是否足够快。如果延迟过大则可能会导致误判或漏判等问题。经过多次实验发现该系统检测疲劳驾驶延时较短也满足该系统的设计需求。五、总结与展望本文设计的基于OpenMV的疲劳驾驶检测系统在城市交通安全背景下应运而生它可以实时监测驾驶员的状态及时提醒他们注意休息有效降低了交通事故的发生率。本文针对驾驶员疲劳驾驶出现的打哈欠特征结合现状成熟的机器视觉深度学习等人工智能技术设计出一种基于OpenMV的疲劳驾驶检测系统。利用OpenMV采集图像、预处理、识别分析等步骤可以实现对驾驶员状态进行准确快速地判断并发出提示或警告信号。主要通过haar特征算子进行人脸识别当今人脸识别技术十分成熟具有以下的特点 1准确性高通过本文的原理阐述以及实验验证可以发现人脸识别的准确率很高基本不会出现误判的现象。 2方便快捷人脸识别的方法算法很多很方便可靠简单易学程序运行没有延迟一般的板载摄像头都可以对人脸进行识别而且当今的图像处理机器视觉相关开发板的出现更是方便了人们进行项目测试或者实验的开展甚至是将其应用在生活当中。 3可靠性高人脸识别技术也是一种十分安全并且可靠的技术这是因为人的面部特征是不可篡改的每一个独立的个体都拥有独一无二的面部特征。而且识别系统通常采用了生物特征识别和密码学两个环节的复合方法来确保系统的安全性。将该系统进行多次测试实验表明该系统具有较高的准确性和可靠性。此外该系统还具有快速响应操作简单易安装的特点。整个课题完成了基于OpenMV的疲劳驾驶检测系统的设计以及论文的撰写已完成的工作总结如下 1本文设计了一款基于深度学习的轨道交通驾驶员疲劳检测系统系统由STM32H743单片机、摄像头模块、电源模块、蜂鸣器预警模块组成 2疲劳检测系统采用双电源模式可支持电池供电或USB供电 3疲劳检测系统采用Haar算子进行人脸检测 4收集了包含不同角度、不同光照条件下的人脸数据集 5采用深度学习的方法判断驾驶员是否处于疲劳状态 6对训练生成的模型进行测试优化对其参数进行调整生成最能满足设计需求的模型。在本次课题遇到尚未解决的问题是OpenMV摄像头在进行人脸的实时监测当中对眨眼闭眼特征的识别不明显当单独进行眼睛闭眼的特征识别时需要对人脸区域中的人眼区域进行截取这样就耗费了部分内存增加了程序运行的延迟。随着未来人工智能的迅速发展基于OpenMV的疲劳驾驶检测系统可以进一步发展和完善具有以下展望 1未来的疲劳驾驶检测系统可以进一步提高准确性和智能化水平更加精确的检测驾驶员的疲劳驾驶状态以及可以对驾驶员的疲劳状态进行预判。 2通过与车辆的其他传感器进行联动可以实现更加全面和精准的疲劳驾驶检测功能。 3在实际应用当中可以考虑将疲劳驾驶检测系统与车辆的自动驾驶功能结合实现更加安全和智能化的驾驶体验。
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