1. 毕业设计（论文）的内容和要求

1.疲劳检测系统可以在一种硬件平台上运行。

2.疲劳检测系统运行时对于处理的图像无明显卡顿。

3.在研究驾驶员疲劳检测的识别现状的基础之上，提高识别率。

2. 参考文献

[1]吴小燕. 基于FPGA的疲劳驾驶检测系统研究[D].重庆大学,2016. [2]杨勇. 基于FPGA的车道检测系统研究[D].华中师范大学,2013. [3]范薇. 基于人脸识别的疲劳驾驶检测系统的设计与实现[D].电子科技大学,2014. [4] M. J. Flores, 1 M. Anningll and A Escalera "Real-Time Warning System for Driver Drowsiness Detection Using Visual Information", J Intell Robot System, DOT 10.100 7 /sI0846 -009 -9391 -1 , pp 10 -33. 18 N. 2009. [5] C. C. Liu, S. G. Hosking, "Predicting driver drowsiness using vehicle measures, recent insights and future challenges," J. safety Res, 40 (4) , pp 239 -245.2009 . [6]Boguslaw Cyganek. Hybrid computer vision system for drivers' eye recognition and fatigue monitoring[J]. Neurocomputing, 2014, (126): 78-94. [7]谢鹏. 基于卷积神经网络的驾驶员面部检测与跟踪研究[D].湖南大学,2017 [8]张梦丹. 基于BSP模型的超大图片卷积神经网络计算方法[D].浙江大学,2018. [9]王琦. 基于卷积神经网络的学生疲劳状态检测关键技术研究与实现[D].华中师范大学,2016. [10]周正磊. 基于卷积神经网络的体数据可视化研究[D].浙江大学,2018.

3. 毕业设计（论文）进程安排

2019.1.15-2019.1.29 任务学习 2019.1.30-2019.2.15 软件算法仿真验证 2019.2.16-2019.2.26 毕业设计开题 2019.2.27-2019.3.7 详细方案设计 2019.3.8-2019.3.22 软件仿真 2019.3.23-2019.4.8 软硬件联合功能调试 2019.4.9-2019.4.20 撰写毕业论文 2019.4.21-2019.5.3 准备答辩