基于RCNN的生命警示器设计与研究  

作　　者：沈一维 柴源[1] 林紫瑶 段超毅 

机构地区：[1]海口经济学院,海口570000

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2021年第1期49-51,共3页Computer Programming Skills & Maintenance

基　　金：海口经济学院2020年度大学生创新创业训练计划项目-基于RCNN的生命警示器。

摘　　要：针对驾驶司机因长时间驾驶车辆造成大脑困倦疲劳的无意识开车而导致的人身安全警示装置,基于RCNN的生命警示器通过嵌入式控制摄像头进行图像识别与图像采集,通过训练好的RCNN算法,可以实现快速的图片处理与信息判断,通过数据库上万次重复训练提高对驾驶员在跑长途高速路上疲劳驾驶时脸部和眼部姿态判断的准确性。卷积神经网络的图像识别应用机器视觉很快地对驾驶人进行全面数据识别处理分析,一旦驾驶人有出现疲劳、醉驾等不良情况出现时,立刻触发蜂鸣器发出报警提示。报警检测装置能够及时警醒驾驶人以及联系相关部门,进行多次实验,确保可以保证货车司机的生命安全。该系统在实际应用中具有一定的应用前景,为减少因为不正确驾驶行为而导致的交通事故发生率提供了技术支撑。

关 键 词：RCNN警示器 视觉传感器 安全报警器 疲劳驾驶检测 蜂鸣器录音模块 嵌入式系统 

分 类 号：U463.6[机械工程—车辆工程] TP391.41[交通运输工程—载运工具运用工程] TP183[交通运输工程—道路与铁道工程]