1. 研究目的与意义
随着经济与科技的快速发展，汽车已经普遍走进了人们的生活。
从历年《国民经济和社会发展统计公报》的数据中可以看出，我国汽车保有量逐年增加。
那么相应的问题也便随之而来。
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2. 课题关键问题和重难点
关键问题：a. 驾驶摄像头正对着驾驶员，使用Opencv读取摄像头的每帧数据；b. 学习深度学习算法，算法能够检测是否抽烟、是否打电话；c. 当检测到驾驶员在抽烟或者打电话后，及时的进行报警提示；d. 迭代优化算法，保证至少每秒能够处理5～10帧数据（进阶）； e. 通过可视化的系统展示整个流程。
难点：a.角度，光线，对行为检测有一定的影响。
计划解决方案：固定摄像头位置。
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3. 国内外研究现状（文献综述）
随着汽车数量的逐年增加，如何降低交通事故的发生率成为了当前时代的热点话题。
其中对司机驾驶行为的监测，当前已经广泛的应用于各种公共交通，如校车，长途客运车等。
它的出现在很大程度上避免了交通事故的发生。
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4. 研究方案
【设计思路】驾驶行为分析的逻辑流程如图1所示。
图1 驾驶行为分析的逻辑流程首先是对视频的处理，为了使驾驶行为的识别能够准确且有效率，那么我们先要确保视频中有人的存在。
因此首先需要构建人脸提取器，当系统识别到有人的存在时才会进行截图。
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5. 工作计划
2022-2022-1学期：第15-16周：完成选题，查阅相关中英文资料。
第17周：与导师沟通进行课题总体规划。
第18-19周：导师下发毕业设计（论文）任务书，学生根据导师的要求进行外文翻译，列出开题报告大纲，进行开题报告的撰写。
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以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
