多模态信息融合的驾驶员疲劳检测系统开发

多模态信息融合的驾驶员疲劳检测系统开发

1. 项目概述

1.1 项目背景

驾驶员疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一，据统计，约20%-30%的交通事故与疲劳驾驶相关。传统的疲劳检测方法主要基于单一模态信息（如面部特征、方向盘操作等），存在准确率不高、误报率较高等问题。本项目旨在开发一种基于多模态信息融合的驾驶员疲劳检测系统，通过结合视觉信息和时序行为数据，提高疲劳检测的准确性和鲁棒性。

1.2 系统目标

• 将22个3分钟视频切割为约400个10秒片段
• 对每个片段进行疲劳状态标注
• 构建基于CNN与LSTM协同的多模态融合模型
• 实现端到端的数据处理、模型训练与预测流程

2. 环境配置与依赖

# requirements.txt# 项目所需依赖包""" torch>=1.9.0 torchvision>=0.10.0 opencv-python>=4.5.0 numpy>=1.21.0 pandas>=1.3.0 scikit-learn>=0