【摘 要】
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疲劳驾驶作为引发交通事故的首要因素,严重影响着司机和乘客的安全。因此,驾驶员疲劳监测系统（Driver Monitoring System）的研发,成为了汽车行业的重要课题。疲劳驾驶监测系统能实时监测司机的驾驶状态,在司机疲劳时发出告警,从而有效减少交通事故的发生。然而,目前市场中的多种疲劳监测系统,难以平衡其硬件平台在算力和成本、功耗之间的关系,导致基于深度学习的疲劳驾驶监测产品难以落地。针对此
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疲劳驾驶作为引发交通事故的首要因素,严重影响着司机和乘客的安全。因此,驾驶员疲劳监测系统（Driver Monitoring System）的研发,成为了汽车行业的重要课题。疲劳驾驶监测系统能实时监测司机的驾驶状态,在司机疲劳时发出告警,从而有效减少交通事故的发生。然而,目前市场中的多种疲劳监测系统,难以平衡其硬件平台在算力和成本、功耗之间的关系,导致基于深度学习的疲劳驾驶监测产品难以落地。针对此难题,本文利用低成本的车规级芯片和传感器实现了基于深度学习的行为识别及疲劳监测预警系统。本文以低成本车规级芯片TDA2HG为硬件平台,以车规级摄像头、近红外传感器分别为白天、夜间的图像传感器,实现了一款全天候的疲劳监测预警系统。本文基于一种稀疏、轻量化的框架,实现基于深度学习SSD（Single Shot Multi Box Detector）网络的疲劳检测算法,使用自采集数据标定及训练,得到检测精度94%以上的模型,该模型在评估板EVE上每秒可推理3.74帧768*320大小的图像。疲劳检测算法针对驾驶员眼睛的纵横比EAR（Eye Aspect Ratio）判断驾驶员疲劳状态,通过实验证明其有效性。同时,针对夜间目标识别率较低的难题,本文采用近红图像作为训练样本,并结合中值滤波和小波变换混合的方式去除噪声。最后,本文依照系统功能需求,在TDA2HG SoC平台上给出行为识别及疲劳驾驶监测系统的开发过程、数据流构建过程及算法实现过程。通过实际测试分析和进一步优化,降低了系统资源占用率及SBL引导时间,有效提升系统的实时性和稳定性,满足设计要求,实现了在低成本车规级SoC系统上开发疲劳驾驶监测系统的目标。
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