中国科学技术大学软件学院 《软件工程实验》项目环节
开题报告
项 目 名 称：汽车安全驾驶模块的研究 成 员 名 单：王春 金文标
王全虎 卫保虎 指 导 教 师： 李春杰 工 程 领 域： 嵌入式 开 题 时 间： 2012-12-5
中国科学技术大学软件学院 填表日期：2012年12月5日
一、 简况
名称中文 英文 姓名 王春 学号 SA12226363 SA12226356 SA11226254 SA12226306 汽车安全驾驶模块的研究 Study on the module of Safe-Driving 项目中的分工 项目调研，概要设计，平台搭建, 人脸 识别算法实现 项目调研，疲劳度检测算法实现 项目调研，文档整理，程序测试 项目调研，Android应用程序设计 注：（以上列出仅是组员主要负责方向） 签 章 项目金文标 组成员 王全虎 名单卫保虎 中英文摘要（中文400字左右） 随着我国居民汽车保有量的不断增加，道路交通安全问题就变得越来越突出，据调查仅2011年，全国共发生涉及人员伤亡的道路交通事故210812起，其中有大概27%是由疲劳驾驶导致的，如何能快速有效的实现驾驶过程中判断驾驶员的疲劳状态成为解决这一安全问题的关键。 本文主要针对疲劳驾驶这一典型汽车安全驾驶问题展开调研，制定了基于cortexA8嵌入式平台android操作系统的疲劳驾驶监控系统。 该系统包含了两个部分，一是：人脸识别模块，主要是为了防止非本车合法人员驾驶，具有安全性，当检测到非本车驾驶人员时，进行报警提示；二是：疲劳度检测模块，针对长时间行车造成疲劳驾驶造成的安全问题，检测驾驶人员的驾车状态判断是否疲劳状态，如果是，应该要进行安全提示，提醒驾车人员处于疲劳状态，需要休息。 鉴于OpenCV是开源的计算机视觉库，支持的平台较多，方案中人脸识别和疲劳检测算法均是基于OpenCV库函数来实现的。 主题词数量不多于三个，主题词之间空一格（英文用“/ ”分隔） 主题词中文 英文 OpenCV 嵌入式 安全驾驶 OpenCV/Embedded system/Safe-Driving
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二、选题依据
1． 阐述该选题的研究意义，或工程设计的价值和意义，国内外概况和发展趋势，选题的先进性和实用性，技术难度及工作量。 随着我国经济的快速发展，我国居民的汽车保有量迅速增加，据保守估计，到2024年家用汽车的保有量将会大大7200W辆，如此庞大的汽车数量，必然造成交通安全压力的增大，随之而来的就是交通事故的增加，据不完全调查，2011年，全国共发生涉及人员伤亡的道路交通事故210812起，直接造成的经济损失数以千亿计，由此可见，预防交通事故发生对于保障人民的生命和财产的安全具有重大的意义， 而通过调查发现，所有的这些造成人员伤亡的事故中，疲劳驾驶占了接近27%的比例。而在其他国家，疲劳驾驶，也是导致交通事故的重要原因，美国的交通管理局的调查显示,因为睡眠不足造成严重交通事故造成死亡的占据15-36%，纽约的交通管理局也表示30%的高速公路车祸是因为驾驶员行车过程中打瞌睡引起的。解决这一交通安全问题的关键途径就是如何在行车的过程中检测监视员的疲劳状态，并且进行有效的安全提示，已达到安全驾车的目的。 针对这一安全现状，无论是国外还是国内都花了大量的资金研究和实现这一问题的解决方案，疲劳驾驶检测系统国外研究较早，主要是包含了：利用眼睛状态来实现疲劳检测，或者是利用汽车驾驶过程中纠正方向的频率和正确性来间接表明，或者是生理参数例如脉搏频率的检测。一些车场已经实现，并安装在汽车上例如： 奔驰新E级在方向盘内部的传感器可以感应我们对航向纠正的速率和频度，如果它感应到我们对方向的掌控变得迟钝而突兀，并且已经连续行驶超过2个小时以上时会提醒驾驶者需要休息了，这个时侯会在仪表盘中央的显示屏上显示一个小咖啡杯的图标，要想让这个图标消失除非我们停车熄火。 日本丰田开发的系统是针对驾驶者眼部的侦测，内置在驾驶者前方的摄像头会记录驾驶者的眼部状态，如果系统侦测驾驶者的眼睛已经闭上超过一段时间，车内会立即发出警报提醒驾驶者，但是这套系统估计会对眼睛小的人不利，因为计算机可能会分辨起来比较困难。 国内开始研究起步较晚，但是也做出了很大的研究成果，比亚迪汽车已经安装了自己研制的疲劳监控系统，该系统主要由摄像头和ECU两大模块组成。车内的感应摄像头可以实时监控驾驶员的面部情况，在车辆行驶过程中，驾驶员闭眼试驾或未目视前方的时间超过设定的安全阀值，系统便会发出警示，提醒驾驶员注意驾驶安全。 本文在基于以上背景下，提出了基于cortex A8平台 android操作系统的疲劳驾驶监控方案，CortexA8平台支持我们需要的摄像头外设，并且由于其现有性，所以采用。选用android操作系统的原因是因为，android系统中摄像头驱动易得，再是因为当下带有android操作系统的电子产品随处可见，很多系统都是由android系统实现的，为了和其他产品的整合方便，因此采用该操作系统。 由于OpenCV是开放的计算机视觉库，并且可以移植到多数平台上，因此，我们基于工作难度的考虑，决定采用OpenCV的函数库来实现相应的算法。 方案的工作主要是包含了：平台搭建，android系统移植，OpenCV库的移植，人脸识别算法的实现和疲劳度检测算法的实现，android应用程序编写和测试。 技术难点是：OpenCV函数库的移植，算法学习和实现（这部分工作量较大）。 3
中国科学技术大学软件学院软件工程实验项目环节开题报告
