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2. 座舱DMS驾驶员监测：人脸检测、疲劳识别和分心告警

共计 30 章节
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01
课程导入
了解DMS驾驶员监测系统的定义 · 发展背景 · 法规驱动（如Euro NCAP
课程导入DMS
02
座舱环境与传感器基础
掌握车内摄像头选型（红外/可见光） · 安装位置 · 光照条件
座舱环境传感器基础
03
人脸检测基础
学习人脸检测的核心算法（Haar · HOG · MTCNN
人脸检测基础Haar
04
人脸关键点定位
掌握68点/106点/468点关键点… · 以及如何用于头部姿态估计和眼部状态分…
人脸关键点定位掌握68点
05
头部姿态估计
学习基于关键点或深度学习的头部欧拉角… · 用于判断驾驶员视线方向和分心状态
头部姿态估计学习基于关键点或…
06
眼部状态分析
掌握眼睛开合度（EAR） · 眨眼频率 · 注视方向估计方法
眼部状态分析EAR
07
嘴部与打哈欠检测
学习基于嘴部关键点的张口比例（MAR… · 以及打哈欠的时序识别方法
嘴部打哈欠检测
08
疲劳识别核心指标
综合PERCLOS（单位时间闭眼比例… · 眨眼频率 · 持续闭眼时间等指标
疲劳识别核心指标PERCLOS
09
分心行为分类
定义分心类型（看手机 · 低头 · 转头
分心行为分类定义分心类型
10
深度学习模型选型
比较轻量级CNN（MobileNet · EfficientNet · YOLO-Face）在DMS场景下的…
深度学习模型选型CNN
11
数据集与标注规范
了解公开数据集（如DMD · YawDD · NTHU）以及自建数据集的采集
数据集标注规范
12
数据增强与预处理
学习针对车内光照 · 红外图像 · 遮挡
数据增强预处理
13
模型训练与优化
掌握训练流程 · 损失函数（MSE · Wing Loss
模型训练优化
14
实时推理与嵌入式部署
学习在ARM · NPU（如高通 · 地平线
实时推理嵌入式部署
15
疲劳识别算法实战
基于Python和OpenCV实现一… · 包括人脸检测 · 关键点提取和闭眼判断
疲劳识别算法实战Python
16
分心告警策略设计
学习告警分级（提示 · 警告 · 强制休息）
分心告警策略设计学习告警分级
17
多模态融合
结合方向盘握力 · 车道偏离 · 驾驶行为数据
多模态融合结合方向盘握力
18
DMS系统架构与流程
从摄像头采集 · 图像预处理 · AI推理
DMS系统架构
19
功能安全与可靠性
了解ISO 26262对DMS的功能… · 以及故障诊断 · 降级策略和误报率控制
功能安全可靠性
20
隐私与数据安全
学习车内摄像头数据加密 · 脱敏处理 · 本地化推理以及GDPR/个人信息保护…
隐私数据安全
21
常见问题与调试
解决人脸检测漏检（强光/暗光/遮挡） · 关键点抖动 · 疲劳误判
常见问题调试
22
案例实战
基于公开数据集训练一个疲劳检测模型 · 并评估其准确率 · 召回率和实时性
案例实战基于公开数据集训…
23
案例实战
设计一个分心告警系统 · 模拟驾驶员低头看手机场景 · 实现实时告警并输出日志
案例实战设计一个分心告警…
24
性能评估与测试
学习DMS系统的测试方法（离线数据集… · 实车测试） · 评价指标（F1
性能评估测试
25
行业标准与法规
深入解读Euro NCAP 2023… · 中国GB/T 39732-2020以…
行业标准法规
26
前沿技术趋势
了解基于Transformer的视觉… · 3D关键点 · 视线估计（Gaze）以及舱内毫米波雷…
前沿技术趋势Transformer
27
综合项目实战
从需求分析 · 算法选型 · 模型训练
综合项目实战从需求分析
28
课程总结与知识图谱
梳理DMS核心技术点 · 常见误区 · 学习资源（
课程总结知识图谱
29
考试与认证
设计一套包含理论题和实操题的考核方案 · 检验学员对DMS人脸检测 · 疲劳识别和分心告警的综合掌握
考试认证
30
答疑与讨论
针对学员在项目实战中遇到的典型问题（… · 实时性不足 · 告警延迟）进行深入解析和优化建议
答疑讨论