第十九届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛
2025
省赛
课外学术科技作品竞赛（主体赛）
三等奖
技术转让（所有权转移）
否
随着国家经济发展与交通网络完善，公路运输因运量大、成本低、速度快等优势迅速发展。2019年全国公路里程已达501.25万公里，汽车保有量持续增长，但随之而来的交通事故问题日益突出。据统计，2019年全国发生交通事故近16万起，导致4.3万余人死亡，直接财产损失高达11亿元。疲劳驾驶是主要肇事原因之一，占比达25%–30%，防控疲劳驾驶具有重要的现实意义。 当前疲劳驾驶检测主要基于三类参数：车辆行驶状态、驾驶人生理信号及外部特征。现有技术多通过视觉与传感器数据，结合人工智能进行分析，如监测头部运动、瞳孔变化、眨眼频率等。这类非接触式方法实时性强、准确度高，且不影响正常驾驶。 眼部状态是判断疲劳的重要指标。随着硬件性能与图像处理技术的进步，基于眼部特征的检测已取得一定成果，但多数仍处于计算机模拟阶段，缺乏可在实车环境中部署的嵌入式系统。 为此，我们开发了一套基于树莓派4B的嵌入式疲劳驾驶检测系统。该系统利用imutils库处理图像，结合Dlib模型定位面部与眼部特征点，通过算法计算眼睛睁开幅度，实时判断驾驶员是否疲劳，并及时发出警示。经模拟驾驶环境验证，系统运行稳定，可有效提升行车安全。
暂无
暂未公开
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