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基于移动端的疲劳驾驶监测应用的设计与实现
| 论文题名： | 基于移动端的疲劳驾驶监测应用的设计与实现 |
| 关键词： | 疲劳驾驶;移动端;多模数据采集 |
| 摘要： | 疲劳驾驶对道路交通安全构成极大的隐患，研究显示对疲劳驾驶行为进行及时预警和干预，可大幅降低此类交通事故发生的几率。传统疲劳驾驶监测工具多应用中高档轿车或基于可穿戴设备，其价格昂贵、数据采集单一，复用性和可扩展性较低。本文尝试基于驾驶员已有的移动设备，构建一套面向驾驶员疲劳检测的应用系统，借助多模数据采集和分析，实现驾驶状态监测、车辆行驶状态监测以及疲劳驾驶状态检测与行驶预警，为更好实现驾驶员疲劳驾驶检测提供了一种可行的尝试。 本文聚焦于疲劳驾驶监测应用，提出了一种基于国产操作系统鸿蒙（HarmonyOperatingSystem,HarmonyOS）的疲劳监测移动端应用，结合疲劳检测算法平台和驾驶设备服务平台，构成了一套的疲劳驾驶监测应用系统。基于移动端的疲劳监测应用，通过智能手机内置的传感器获取车辆位置与驾驶信息，通过摄像头获取驾驶员的实时视频，通过蓝牙获取可穿戴设备的驾驶员生理指标，实现了面向驾驶员行为的多模态数据获取。借助疲劳检测应用和算法服务平台的数据通信，实现了疲劳驾驶状态的云端检测，驾驶员的驾驶状态判定会实时通过网络反馈给移动应用，移动应用针对判定结果可以对驾驶员进行预警和干预，从而帮助驾驶员克服疲劳驾驶状态，回归安全驾驶。本文所选取的鸿蒙操作系统，是国内当前流行的跨平台分布式操作系统，具有一次开发多端部署的特性，更好支持不同类型的移动终端，疲劳检测算法通过驾驶员面部特征的识别与评估，能够很好实现驾驶员疲劳状态的判别。 实验结果评测证明所设计的移动应用的功能设计相对完备，具有多模数据采集、视频数据传输、驾驶状态监测、疲劳状态告警等功能。相关的性能实验表明，应用系统在处理单张图片的链路平均总时延为97ms，网络传输平均时延为53ms，识别算法平均时延为44ms。对应用算法性能进行评测，准确率为95%，召回率98%。测试结果表明，所设计的移动应用满足使用与发布需求。总体结果表明，相较当前的疲劳监测系统和应用，论文所提出的基于移动端的疲劳监测应用系统具有使用成本低廉、采集数据多样、一次开发多端部署等诸多优点，为有效监测驾驶员疲劳状态提供了可行的国产化解决方案，具有较好实践意义和应用价值。 |
| 作者： | 闫鹏 |
| 专业： | 电子信息 |
| 导师： | 张成伟 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华中科技大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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