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基于驾驶操作及车辆状态的疲劳驾驶行为检测研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着社会经济的快速发展，人们生活水平和工作需求的提高，人们的出行需求也越来越大。然而，一些长时间连续驾驶、夜间驾驶、缺乏休息等因素，导致驾驶者出现驾驶疲劳，严重影响道路交通安全。根据国家公路交通安全信息中心公布的数据显示，驾驶人疲劳驾驶是导致国家公路交通事故的第一大原因。因此，研究疲劳驾驶行为检测技术具有重要的现实意义和社会价值。
目前，疲劳驾驶的检测主要通过生理指标的监测实现。但是，在马路上长时间地运行检测设备、仪器显然不是一种可行的方案。基于驾驶操作及车辆状态的疲劳驾驶行为检测技术具有更大的实用前景。通过实时监测驾驶员驾驶行为，及时预警出现疲劳驾驶的情况，从而降低相关交通事故的发生率。因此，本文将研究基于驾驶操作及车辆状态的疲劳驾驶行为检测技术。
二、研究内容及方法
1.驾驶操作特征的提取：采集驾驶员数据，通过挖掘不同疲劳状态下驾驶员的基本驾驶特征，提取出驾驶行为的特征向量，用于疲劳状态的判别。
2.车辆状态的监测及特征提取：监测车辆状态，包括车辆的加速度、转向速度、车速等指标，通过这些指标提取车辆行驶的特征向量。
3.疲劳驾驶的检测方法：利用挖掘出的驾驶操作特征和车辆状态特征，建立疲劳驾驶检测模型。
4.基于模型的疲劳驾驶预警：根据检测结果，发出相应的疲劳驾驶预警，提醒驾驶员采取措施防止疲劳驾驶的继续发生。
三、研究预期成果及应用前景
1.实现基于驾驶操作及车辆状态的疲劳驾驶检测模型;
2.可以在多种场景下应用，如长时间连续驾驶、夜间驾驶等;
3.提高道路交通安全水平，为驾驶员提供有效保障，减少交通事故的发生率。
四、研究过程及计划安排
1.数据采集：通过车载设备采集驾驶员数据和车辆状态数据;
2.特征提取和选择：针对数据进行特征工程，提取驾驶操作和车辆状态的特征向量;
3.建立检测模型：选取多种机器学习算法进行疲劳驾驶检测模型的建立;
4.系统与应用：设计系统并在真实场景中验证效果;
5.编写论文：总结与撰写论文。
五、参考文献
1.Tzen,A.T.,&Lian,G.S.(2014).Analysisofdrivingfatigueusingadrivingsimulatorsystem.JournalofSafetyResearch,48,31-39.
2.Ghassemi,P.,Sezer,E.A.,&Baran,F.(2019).Avision-basedfatiguedetectionandwarningsystemfordrivers.TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,106,564-585.
3.Qin,Z.,Zhang,Y.,&Tian,Y.(2019).Driverfatiguedetectionmethodbasedonvisualartificialintelligencetechnology.JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,10(7),2619-2629.