開題報告是對論文選題工作的論證和稽核，是高校生培養與管理的重要環節，下面是小編蒐集整理的軟體工程管理論文開題報告，歡迎閱讀檢視。
一、 簡況
名稱 中文 汽車安全駕駛模組的研究
英文 Study on the module of Safe-Driving
專案組成員名單 姓名 學號 專案中的分工 籤 章
王春 SA12226363 專案調研，概要設計，平臺搭建, 人臉識別演算法實現
金文標 SA12226356 專案調研，疲勞度檢測演算法實現
王全虎 SA11226254 專案調研，文件整理，程式測試
衛保虎 SA12226306 專案調研，Android應用程式設計
注：(以上列出僅是組員主要負責方向)
中英文摘要 (中文400字左右)
隨著我國居民汽車保有量的不斷增加，道路交通安全問題就變得越來越突出，據調查僅2011年，全國共發生涉及人員傷亡的道路交通事故210812起，其中有大概27%是由疲勞駕駛導致的，如何能快速有效的實現駕駛過程中判斷駕駛員的疲勞狀態成為解決這一安全問題的關鍵。
本文主要針對疲勞駕駛這一典型汽車安全駕駛問題展開調研，制定了基於cortexA8嵌入式平臺android作業系統的疲勞駕駛監控系統。
該系統包含了兩個部分，一是：人臉識別模組，主要是為了防止非本車合法人員駕駛，具有安全性，當檢測到非本車駕駛人員時，進行報警提示;二是：疲勞度檢測模組，針對長時間行車造成疲勞駕駛造成的安全問題，檢測駕駛人員的駕車狀態判斷是否疲勞狀態，如果是，應該要進行安全提示，提醒駕車人員處於疲勞狀態，需要休息。
鑑於OpenCV是開源的計算機視覺庫，支援的平臺較多，方案中人臉識別和疲勞檢測演算法均是基於OpenCV庫函式來實現的。
主題詞 主題詞數量不多於三個，主題詞之間空一格(英文用“/ ”分隔)
中文 OpenCV 嵌入式 安全駕駛
英文 OpenCV/Embedded system/Safe-Driving
二、選題依據
1. 闡述該選題的研究意義，或工程設計的價值和意義，國內外概況和發展趨勢，選題的先進性和實用性，技術難度及工作量。
隨著我國經濟的快速發展，我國居民的汽車保有量迅速增加，據保守估計，到2020年家用汽車的保有量將會大大7200W輛，如此龐大的汽車數量，必然造成交通安全壓力的增大，隨之而來的就是交通事故的增加，據不完全調查，2011年，全國共發生涉及人員傷亡的道路交通事故210812起，直接造成的經濟損失數以千億計，由此可見，預防交通事故發生對於保障人民的生命和財產的安全具有重大的意義， 而通過調查發現，所有的這些造成人員傷亡的事故中，疲勞駕駛佔了接近27%的比例。而在其他國家，疲勞駕駛，也是導致交通事故的重要原因，美國的交通管理局的調查顯示,因為睡眠不足造成嚴重交通事故造成死亡的佔據15-36%，紐約的交通管理局也表示30%的高速公路車禍是因為駕駛員行車過程中打瞌睡引起的。解決這一交通安全問題的關鍵途徑就是如何在行車的`過程中檢測監視員的疲勞狀態，並且進行有效的安全提示，已達到安全駕車的目的。
針對這一安全現狀，無論是國外還是國內都花了大量的資金研究和實現這一問題的解決方案，疲勞駕駛檢測系統國外研究較早，主要是包含了：利用眼睛狀態來實現疲勞檢測，或者是利用汽車駕駛過程中糾正方向的頻率和正確性來間接表明，或者是生理引數例如脈搏頻率的檢測。一些車場已經實現，並安裝在汽車上例如：
賓士新E級在方向盤內部的感測器可以感應我們對航向糾正的速率和頻度，如果它感應到我們對方向的掌控變得遲鈍而突兀，並且已經連續行駛超過2個小時以上時會提醒駕駛者需要休息了，這個時侯會在儀表盤中央的顯示屏上顯示一個小咖啡杯的圖示，要想讓這個圖示消失除非我們停車熄火。
日本豐田開發的系統是針對駕駛者眼部的偵測，內建在駕駛者前方的攝像頭會記錄駕駛者的眼部狀態，如果系統偵測駕駛者的眼睛已經閉上超過一段時間，車內會立即發出警報提醒駕駛者，但是這套系統估計會對眼睛小的人不利，因為計算機可能會分辨起來比較困難。
國內開始研究起步較晚，但是也做出了很大的研究成果，比亞迪汽車已經安裝了自己研製的疲勞監控系統，該系統主要由攝像頭和ECU兩大模組組成。車內的感應攝像頭可以實時監控駕駛員的面部情況，在車輛行駛過程中，駕駛員閉眼試駕或未目視前方的時間超過設定的安全閥值，系統便會發出警示，提醒駕駛員注意駕駛安全。
本文在基於以上背景下，提出了基於cortex A8平臺 android作業系統的疲勞駕駛監控方案，CortexA8平臺支援我們需要的攝像頭外設，並且由於其現有性，所以採用。選用android作業系統的原因是因為，android系統中攝像頭驅動易得，再是因為當下帶有android作業系統的電子產品隨處可見，很多系統都是由android系統實現的，為了和其他產品的整合方便，因此採用該作業系統。
由於OpenCV是開放的計算機視覺庫，並且可以移植到多數平臺上，因此，我們基於工作難度的考慮，決定採用OpenCV的函式庫來實現相應的演算法。
方案的工作主要是包含了：平臺搭建，android系統移植，OpenCV庫的移植，人臉識別演算法的實現和疲勞度檢測演算法的實現，android應用程式編寫和測試。
技術難點是：OpenCV函式庫的移植，演算法學習和實現(這部分工作量較大)。
2. 參考文獻
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[3]曹倩霞.基於眼瞼運動的司機疲勞檢測[D].中南大學，2005
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[6].劉江偉.基於人眼檢測的駕駛員疲勞狀態識別技術[D].哈爾濱工業大學，2008.
三、課題內容及具體方案
擬採用的設計方法，技術路線，實驗方案的可行性分析。(需註明由哪位成員完成)
搭建開發平臺
本方案採用的是cortexA8平臺，該平臺由實驗室提供，硬體主要用一個攝像頭採集人臉部資訊，也是有實驗室提供。該部分有王春完成。
搭建軟體開發平臺
目標板上Android作業系統移植包括了boatloader移植，linux核心移植，還有android系統編譯，以提供軟體執行環境，這些可以從實驗板的幫助文件獲得，該部分由王春完成。
主機的Eclipse+android開發環境搭建，OpenCV庫的移植，以提供軟體編寫環境。該部分也是可以參考android網站和OpenCV網站，找到相關的資料，由王春完成。
攝像頭驅動模組已經在android系統中實現了，不需要進行修改，可以直接使用。
演算法學習和實現：
人臉識別演算法的實現是呼叫OpenCV中現有的函式來實現的，所以主要內容是演算法的學習和實現，人臉識別演算法的原理：系統輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉影象，以及人臉資料庫中的若干已知身份的人臉圖象或者相應的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識別的人臉的身。在該方案中就是由攝像頭獲取一幀合適的人臉影象來實現。人臉識別現有的方法有很多種： 主成分分析(PCA)、特徵臉法(基於KL變換)、基於積分影象特徵法(adaboost學習)、 基於概率模型法等常用方法。需要從中選出適用演算法來實現，該部分由王春和王全虎完成。
疲勞檢測演算法也是基於OpenCV的函式庫實現的，考慮到演算法的效率和適用性以及實現難度，採用的一種該領域比較常用的演算法：PERCLOS演算法，這種演算法是基於眼部在單位時間內閉合時間所佔的比重來決定的，眼睛閉合時間越長表明越疲勞，通過閉合時間長短就可以判斷疲勞度。實現該演算法首先需要定位到人眼部，在進行該部位的預處理，判斷閉合條件，最後算出閉合時間的比例，即可估算當前的疲勞狀態。該演算法的成功率較高，目前比較普遍。該部分由金文標完成。
Android程式設計
在實現演算法之後，實現程式設計和測試，主要實現的功能是兩個：一個是人臉識別模組：開啟cortex A8板子的攝像頭，抓獲一幀合適的影象進行人臉比對(多次進行)，一旦發現和內建的相簿中人臉不匹配，則進行警報。如果是該相簿中的人員即是合法的駕車人員，才能繼續進行;二是：疲勞度檢測模組：主要是進行眼部定位，灰度變化，圖形二值化處理，這樣可以算出人眼影象的黑色畫素百分比，通過這個百分比來判斷是否是閉合狀態。進而算出單位時間內的閉合判斷次數，如果超過某一個界限就表明是疲勞狀態，發出警告，提示需要休息等資訊。
四、工作進度的大致安排
應包括文獻調研，理論分析，數值計算，理論分析，軟硬體設計，儀器裝置的研製和除錯，撰寫論文等，要給出各個階段的成果形式。
文獻調研： 11月下旬 確定專案方案和參考模型
理論分析： 12月上旬 理論分析報告和可行性分析報告
概要設計： 12月中旬 概要設計說明書
平臺搭建: 12月下旬 構建可行的軟硬體平臺
演算法學習和實現： 1月上旬到2月上旬 實現相應的演算法
程式設計： 2月中旬-3月中旬 設計出可執行的軟體和demo示例
程式測試： 3月中旬-4月上旬 完成bug除錯和優化
文件整理： 1月—4月下旬 歸檔各類文件以及提交
論文： 5月 結合課題發表論文
預期成果及特色
軟體能以較高的正確率實現人臉識別，並且識別速度較快。
能快速定位到人眼進行疲勞度的判斷，並且判斷成功率較高。
程式執行完美，沒有bug。