驾驶人员驾驶状态监测研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着社会经济的快速发展和道路交通网络的日益完善，汽车保有量持续增长，交通安全问题日益凸显。

驾驶员作为道路交通系统中最为关键的因素之一，其驾驶状态对行车安全有着至关重要的影响。

疲劳驾驶、分心驾驶、醉酒驾驶等不安全驾驶行为是导致交通事故的主要原因。

2. 本选题国内外研究状况综述

驾驶员状态监测作为智能交通系统和汽车主动安全领域的研究热点，近年来受到国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在驾驶员状态监测方面取得了一定的研究成果，主要集中在疲劳驾驶和分心驾驶的监测方面。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和仿真模拟相结合的方法，逐步开展驾驶员驾驶状态监测研究。

首先，进行文献调研，系统地了解驾驶员驾驶状态监测领域的国内外研究现状、主要研究方法、最新研究成果以及存在的问题，为本研究提供理论基础和方向指导。

其次，进行实验平台搭建，包括硬件平台和软件平台。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.多源信息融合的驾驶状态监测方法：将传统的生理信号监测、车辆行为数据监测与先进的机器视觉技术相结合，构建多源信息融合的驾驶状态监测系统，提高驾驶状态识别的准确性和可靠性。

2.基于深度学习的驾驶状态识别模型：利用深度学习技术，构建基于卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型的驾驶状态识别模型，提高模型的泛化能力和鲁棒性，使其能够更好地适应复杂驾驶环境下的驾驶状态识别。

3.个性化的驾驶状态监测系统：针对不同驾驶员的生理特征、驾驶习惯等个体差异，构建个性化的驾驶状态监测系统，提高系统的适用性和有效性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 王涛,金雷,王晓飞,等. 基于多源信息融合的驾驶员疲劳驾驶检测方法综述[j]. 中国公路学报,2018,31(02):1-14.

2. 王博,李克强,汪俊,等. 基于驾驶行为的驾驶员情绪状态识别[j]. 吉林大学学报(工学版),2019,49(01):290-296.

3. 陆文龙,李敏,张卫东,等. 基于多生理信号的驾驶员情绪状态识别[j]. 汽车工程,2017,39(11):1318-1323.