关键要点
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本作品旨在开发一种小型精巧的疲劳检测系统，用于降低驾驶员因疲劳而导致交通事故的风险。
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采用数字图像处理技术和人脸识别技术，能够准确地检测出驾驶员的眼部疲劳情况并及时发出警报。
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研究团队采用了Kalman法自动跟踪人脸，PERCLOS法检测眼睛开合状态，并根据疲劳度自动发出声音警告或控制车速。
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该作品的研究方案具有科学性和可行性，所需技术和知识均有相关理论基础，因此具有很高的实用性和先进性。
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市场上缺乏成熟的汽车防疲劳检测系统，该作品具有较高的经济价值和较好的市场推广前景。
"防疲劳驾驶图像处理预警系统"——华南农业大学参赛作品申报书
这一章节是一份关于参加第十一届“挑战杯”广东大学生课外学术科技作品竞赛的作品申报书。其中包含了作品的基本信息，如作品名称、学校全称、申报者姓名等，并且明确了作品所属的类别。此外，还对填写申报书的要求进行了详细的说明，包括使用钢笔或打印机填写、字迹要端正清晰等等。最后，还给出了填写申报者情况表格的具体要求，以及提交申报书的方式和注意事项。
大学生科技创新项目申报表
这一章节是一份科技发明制作的作品申报表格，其中包括了申报者代表情况和其他作者情况等信息。申报者代表需要填写个人信息以及作品名称等内容，其他作者则需要填写姓名、性别、年龄、学历和所在单位等信息。此外，该表格还包括资格认定和申报作品情况两部分内容，需要进行相应的填写和签字确认。
防疲劳驾驶的图像处理预警系统设计及实现
这一章节介绍了一个名为“防疲劳驾驶的图像处理预警系统”的作品，它属于信息技术领域，旨在通过非接触式的图像处理方法来检测驾驶员的疲劳状态，以预防疲劳驾驶引发的交通事故。该作品的设计目的是实现对驾驶员的实时监测和预警，采用的主要技术手段包括人脸识别、眼动检测和自动减速等。该作品的创新点在于实现了非接触性和实时性的结合，并具备行车记录功能，能够有效地提高行车安全性。该作品的研究难点主要包括人脸自动跟踪、眼睛开合状态的检测判别以及汽车自动减速等方面的技术挑战。
基于数字图像处理技术的疲劳驾驶检测系统
这一章节介绍了一篇关于驾驶疲劳检测的研究论文。文章主要介绍了该研究的技术特点，包括利用Kalman自动跟踪人脸、PERCLOS法检测人眼开合状态、根据驾驶员疲劳度自动发出声音警告或控制车速以及实时行车记录等功能。此外，文章还提到了该研究的适用范围和推广前景，认为该研究可以有效地降低驾驶员因疲劳而导致交通事故的风险，具有很高的经济价值和社会意义。最后，文章还列出了该研究的相关参考资料和获奖情况。
国内外防疲劳驾驶技术研究综述
这一章节主要介绍了国内外关于防疲劳驾驶的研究现状和成果。在国外，一些汽车制造商已经研发出了基于摄像头和红外线摄像机等技术的防疲劳驾驶系统。而在中国，也有不少企业开发了类似的系统，比如中国亿龙科技公司的驾驶疲劳预警系统和董世衍工程师研制的眼镜式防瞌睡警报装置。不过，这些系统还存在着一些问题，例如传感器需要接触人体，可能会影响驾驶员的操作，而且有些系统的成本较高，难以广泛推广。