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基于深度图的驾驶员头部姿态分析的中期报告
一、简介
随着自动驾驶技术的不断发展，对驾驶员的安全和舒适性要求越来越高。而驾驶员头部姿态是影响驾驶员舒适性的重要因素之一。因此，本项目旨在通过深度图像技术，分析驾驶员的头部姿态，提高驾驶员的舒适性和安全性。
二、研究内容
1.采集深度图像数据
本研究采用Kinect传感器采集驾驶员头部深度图像数据。通过Kinect传感器可获取头部区域的深度和RGB图像信息，利用这两种信息可以获得较为准确的头部三维坐标。
2.检测驾驶员头部
通过深度图像中的像素颜色及位置信息，可以检测出驾驶员头部的位置，将其分离出来。
3.分析驾驶员头部姿态
通过对驾驶员头部的三维坐标进行分析，在驾驶员进行转头、低头或抬头等动作时，可以识别出这些动作并计算出具体的角度值。
4.建立头部姿态数据库
将采集到的头部姿态数据存储在数据库中，为后续的分析和检测提供基础数据。
5.实现头部姿态检测系统
基于以上研究，本项目将实现一个实时的驾驶员头部姿态检测系统，为驾驶员提供合适的警报和舒适性调整。
三、研究进展
1.数据采集
已在实验室内完成了Kinect传感器的安装和配置，并采集了部分驾驶员头部深度图像数据。
2.检测驾驶员头部
已基于深度图像中的像素颜色及位置信息实现了驾驶员头部的检测，并将其分离出来。
3.分析驾驶员头部姿态
正在开发用于分析驾驶员头部姿态的算法，预计在下月底前完成。
四、结论与展望
本研究基于深度图像技术，旨在分析驾驶员头部姿态，以提高驾驶员的舒适性和安全性。目前正在进行数据采集和算法开发，并计划将其应用于实时的头部姿态检测系统中。未来，我们还将探索更多深度图像技术在驾驶员舒适性和安全性方面的应用。