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本课程属于：117-商用车智能驾驶与编队控制工程 智能汽车与新能源汽车工程 · 共 10 门相关课程，组合学习更完整。
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商用车驾驶员监控DMS工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=商用车DMS的定义 · 发展背景 · 法规要求
课程导入DMS
02
商用车驾驶安全基础
目标=疲劳驾驶 · 分心驾驶 · 危险驾驶行为的危害与统计
商用车驾驶安全基…目标=疲劳驾驶
03
DMS核心概念与术语
目标=驾驶员监控系统 · 疲劳检测 · 注意力检测
DMS核心概念
04
商用车DMS与乘用车DMS的差异
目标=车型特点 · 驾驶场景 · 法规标准
DMS商用车
05
相关法规与标准
目标=国内外DMS法规 · Euro NCAP · NHTSA
相关法规标准
06
系统总体架构
目标=感知层 · 算法层 · 决策层
系统总体架构目标=感知层
07
车载硬件选型
目标=红外摄像头 · RGB摄像头 · ToF传感器
车载硬件选型目标=红外摄像头
08
摄像头安装与光学设计
目标=安装位置 · 角度 · 视场角
摄像头安装光学设计
09
图像预处理与增强
目标=去噪 · 灰度化 · 直方图均衡
图像预处理增强
10
人脸检测与跟踪
目标=基于Haar · HOG · CNN的人脸检测方法
人脸检测跟踪
11
面部关键点定位
目标=68点 · 98点 · 106点等关键点模型
面部关键点定位目标=68点
12
疲劳检测算法
目标=PERCLOS · 眨眼频率 · 闭眼时长
疲劳检测算法PERCLOS
13
分心检测算法
目标=视线偏离 · 头部偏转 · 手持手机
分心检测算法目标=视线偏离
14
危险驾驶行为检测
目标=打电话 · 抽烟 · 未系安全带
危险驾驶行为检测目标=打电话
15
视线追踪与注意力估计
目标=眼动追踪原理 · 凝视区域映射 · 注意力分散度计算与场景适配
视线追踪注意力估计
16
深度学习模型选型
目标=CNN · RNN · Transformer
深度学习模型选型CNN
17
模型训练与优化
目标=数据集构建 · 标注规范 · 数据增强
模型训练优化
18
嵌入式部署与加速
目标=TensorRT · OpenVINO · NPU
嵌入式部署加速
19
多传感器融合
目标=摄像头与雷达 · 红外 · 方向盘扭矩
多传感器融合目标=摄像头
20
报警策略与人机交互
目标=分级报警 · 声音 · 灯光
报警策略人机交互
21
功能安全与信息安全
目标=ISO 26262 · SOTIF · 数据加密
功能安全信息安全
22
测试与验证方法
目标=单元测试 · 集成测试 · HIL测试
测试验证方法
23
典型工程案例
目标=某商用车队DMS部署案例 · 需求分析 · 方案设计
典型工程案例DMS
24
常见问题与解决方案
目标=遮挡 · 逆光 · 夜间
常见问题解决方案
25
数据闭环与持续迭代
目标=数据采集 · 回传 · 标注
数据闭环持续迭代
26
车队管理与云平台
目标=驾驶员画像 · 风险评分 · 报表统计
车队管理云平台
27
系统集成与整车适配
目标=CAN总线 · 以太网 · 电源管理
系统集成整车适配
28
成本控制与量产化
目标=硬件成本 · 算力预算 · 供应链
成本控制量产化
29
前沿技术与发展趋势
目标=多模态大模型 · 舱驾融合 · 情绪识别
前沿技术发展趋势
30
综合实战与课程总结
目标=完整DMS项目从需求到部署的全… · 关键知识点回顾与能力评估
综合实战课程总结