孙世若、王天琪--创新创业项目“基于Linux平台的智能行车守护系统”

发布时间:2017-09-25

现如今,汽车作为交通出行的工具,给社会生活带来极大便利。机动车辆的数目大幅增加,随之而来的问题却是:逐年提高的交通事故发生率。疲劳驾驶、酒后驾车等行车问题是导致交通事故发生的主要因素,同时我们也不能忽略车辆盗窃、儿童安全等问题。采取有效措施以预防、减少这些问题的发生,对于人们的生命财产安全和交通运输发展有着重要的意义。     现有车载系统对疲劳驾驶的检测多是基于生理信号,车内不便于实现;酒驾检测往往来自道路上交警的随机抽查。现有技术措施无法真正实现对这些潜在安全问题的有效监察和预防。 基于此,本团队拟设计如下方案:     1.利用数字图像处理技术对驾驶员面部特征信息进行实时采集分析,判别其是否处于疲劳驾驶状态。此模块通过视频图像处理技术实时监测驾驶员的驾驶状态,为本项目的核心功能。团队以ARM开发板为硬件基础,构建Linux操作系统为软件平台,并用主流的OPENCV计算机视觉库进行开发。为实现模块的高精度判断,团队通过建立左右眼开阖图库对算法进行训练,使其更加逼近问题真实模型。     2.通过酒精传感器模块在驾驶员发动引擎之前对其进行酒精含量检测,确保其处于安全驾驶状态。无酒精检测结果输入时或检测结果超标时,系统自动关闭,可防止人为弃用,同时实现酒驾的事前防范,以弥补交警抽查随机性、局限性的缺陷。     3.利用红外检测,通过车内温度、氧气含量监测实现车内环境判断,环境异常时进行智能报警和解救,消除儿童滞留车内的潜在危险。  【关键词】数字图像处理  机器学习  面部检测   ARM   OPENCV  多传感器

安徽大学2017年国家级大学生创新创业训练计划项目名单.xlsx