基于深度学习的驾驶员监测系统开发任务书

 2022-01-09 08:01

全文总字数:1647字

1. 毕业设计(论文)主要内容:

1.查阅相关资料,了解目前驾驶员监测系统DMS的背景意义、应用场景等,熟悉驾驶员监测系统的国内外研究现状和发展历程;

2.掌握驾驶员监测系统的框架构成,针对每个部分重点学习2-3个经典的应用算法并了解其优缺点,重点部分复现并掌握起码一种主流的方法;

3.了解现有的深度学习网络,选择一种将其应用于人脸检测或人脸对齐;

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

(1)毕业设计(论文)不少于2万字;

(2)毕业设计文献检索不少于25篇,其中8篇外文,文献检索每篇不少于200字;

(3)开题报告不少于1400字;

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1-2(7 学期第18-19周) 确定毕业设计选题、完善毕业设计任务书(相关参数)、校内外资料收集

3(8 学期第1周) 方案构思、文献检索、完成开题报告

4~5(8学期第2-3周) 外文翻译、资料再收集

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4. 主要参考文献

[1]程如中, 赵勇, 戴勇, et al. 基于Adaboost方法的车载嵌入式疲劳驾驶预警系统[J]. 北京大学学报(自然科学版), 2012, 48(5):719-726.

[2]白中浩, 焦英豪, 白芳华. 基于主动形状模型及模糊推理的驾驶疲劳检测[J]. 仪器仪表学报, 2015, 36(4):768-775.

[3]耿磊,袁菲,肖志涛,张芳,吴骏,李月龙. 基于面部行为分析的驾驶员疲劳检测方法[J]. 计算机工程, 2018, 44(1): 274-279.

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