基于驾驶行为的车道偏离预警系统关键技术研究的任务书.docx

基于驾驶行为的车道偏离预警系统关键技术研究的任务书
任务书
1.研究背景
当前，车辆行驶安全性能越来越受到人们的关注。车辆因行驶环境、驾驶员的驾驶行为、车辆机械故障等因素导致事故的发生。其中，驾驶行为是导致事故发生的重要因素之一。根据统计数据显示，全球每年因交通事故死亡人数超过100万人，直接经济损失超过300亿美元。因此，安全驾驶已成为社会热门话题。为了减少交通事故的发生，驾驶行为的识别和监测越来越受到关注。
车道偏离是一种严重的驾驶行为，可能导致严重的交通事故。因此，研究车道偏离预警系统，可以帮助驾驶员及时发现车道偏离的情况，并采取措施进行纠正，从而提高驾驶员的安全意识，减少交通事故。
2.研究任务
针对研究背景，本研究以基于驾驶行为的车道偏离预警系统为研究对象。主要任务如下：
1.设计车道偏离预警系统
设计一套完整的基于驾驶行为的车道偏离预警系统，该系统应能通过车载摄像头、惯性传感器等设备采集驾驶员的驾驶行为和车辆状态信息，进而识别不同的驾驶行为，分析当前场景是否出现车道偏离行为。
2.开展驾驶行为深度学习算法研究
使用深度学习算法，针对车载摄像头采集的图像和惯性传感器采集的数据进行训练和拟合，提高算法识别准确率。同时，开展对不同驾驶行为的分类、识别和分析，如直线行驶、转弯、变道等。
3.实现车道偏离预警算法
设计车道偏离预警算法，当驾驶员发生车道偏离行为时，驾驶员会收到自动报警的提示，提醒驾驶员及时采取措施进行安全驾驶。
4.开展实车测试
开展实车测试，验证车道偏离预警系统的可行性和有效性。测试应包括不同道路场景，如高速路和城市驾驶道路等，不同车速和驾驶员驾驶习惯等，以及安全性能测试，如系统的误报率、漏报率等。
5.编写论文
完成研究成果的整理、总结和论文的撰写，发表SCI、EI核心期刊论文。
3.研究内容和技术路线
1.驾驶数据采集
选取合适的车载摄像头和惯性传感器，并选取合适的数据采集设备和方法，采集实验数据。
2.驾驶行为分类和识别
使用深度学习算法对采集的数据进行训练和拟合，实现驾驶行为的分类、识别和分析。
3.车道偏离预警算法设计
根据驾驶行为的分类和识别结果，设计并实现车道偏离预警算法。
4.系统集成和测试
将驾驶数据采集、深度学习算法、车道偏离预警算法等系统进行集成测试，并开展实车测试。
5.论文写作
完成研究成果的整理、总结和论文的撰写，发表SCI、EI核心期刊论文。
4.预期成果
1.完成基于驾驶行为的车道偏离预警系统的设计和开发；
2.掌握驾驶行为深度学习算法技术；
3.提高车道偏离行为的识别准确率；
4.验证车道偏离预警系统的可行性和有效性；
5.撰写发表SCI、EI核心期刊论文1-2篇。