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作品名称：智驾守护-基于改进轻量Yolov7驾驶员异常行为预警系统
学校名称：山东科技大学
参赛队伍：智驾守护
队伍编号：202878
参赛学生：霍义康宋强张旭鑫
指导老师：刘志海
投票日期：2024年10月08日 00:00->2024年12月05日 15:00
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详细说明

该系统旨在通过实时监测和分析驾驶员的行为，预警可能的异常行为，以减少交通事故的发生，保障行车安全。

系统的核心是轻量化的YOLOv7算法，通过对原有YOLOv7网络结构的优化和改进，使其更适合在车载嵌入式设备上运行。改进措施包括采用轻量神经网络技术、注意力机制以及基于脸部信息的疲劳参数设定等，以提高模型的运行速度和准确性，同时减少模型的参数量和计算消耗。

系统的主要功能包括：

实时视频流处理：能够处理来自车载摄像头的实时视频流，对驾驶员的行为进行实时监测。
驾驶员行为识别：通过轻量化的YOLOv7算法，准确识别驾驶员的多种行为，如正常驾驶、接打电话、喝水、吸烟等。
异常行为预警：一旦检测到驾驶员的异常行为，系统将立即发出预警，提醒驾驶员注意安全。
疲劳监测：利用基于脸部信息的疲劳参数（如PERCLOS和POM），评估驾驶员的疲劳程度，并在检测到疲劳驾驶时发出预警。

系统的设计考虑了车载环境的特殊性，包括计算资源有限、实时性要求高等因素。因此，系统不仅在算法上进行了轻量化设计，还考虑了系统的易用性、可靠性和可扩展性。此外，系统还具备良好的用户界面，便于驾驶员和系统维护人员使用和管理。

总体而言，“智驾守护”系统是一个集成了先进人工智能技术的车载安全辅助系统，通过实时监测驾驶员的行为和状态，为安全驾驶提供有力的技术支持。