发帖
雷达卡
河南大学2025届本科生毕业论文（设计、创作）开题报告
论文（设计、创作）题目：基于SpringBoot和OpenCV的疲劳检测系统的设计与实现
所在学院：（此处信息由学生填写）
专 业：（此处信息由学生填写）
学生姓名：（此处信息由学生填写）
学 号：（此处信息由学生填写）
一、课题研究意义
随着人工智能技术的不断进步，人脸疲劳检测在多个生活场景中展现出广泛的应用前景。该类系统能够实时采集并分析面部图像数据，判断个体是否处于疲劳状态，在提升公共安全水平、优化工作效能以及保障个人健康方面具有重要价值。
本课题所构建的疲劳检测系统融合了Spring Boot框架与OpenCV图像处理技术。其中，Spring Boot提供了高效、灵活且易于扩展的后端支持，而OpenCV则在图像识别与处理方面表现出强大的能力。两者的结合使得系统能够快速完成人脸图像的处理与特征提取，进而实现对疲劳状态的精准识别，为实际应用提供一种稳定可靠的解决方案。
二、国内外研究现状综述
近年来，国内在人工智能领域发展迅速，尤其在人脸识别方向获得了政策支持与技术突破。多种基于深度学习的人脸识别系统已在交通、工业、安防等场景落地应用，普遍采用多模态融合策略以提高检测精度与响应速度。
徐光光、张晶晶、刘姗姗等人提出了一种融合多种面部特征的驾驶员疲劳监测方案，通过综合分析眼部、嘴部等区域的变化，提升了疲劳判断的准确性[1]。
周先春、邹清宇、陆滇针对传统卷积神经网络存在的局限性，改进了疲劳检测模型结构，有效增强了算法在复杂环境下的适应能力与识别效率[2]。
秦心茹在其安徽理工大学学位论文中，研究了基于YOLOv7轻量化架构并引入双通道注意力机制的方法，用于矿井提升机司机的疲劳监控，实现了低延迟、高准确率的实时检测[3]。
徐锦群、谢烨楠、周颖等人开发了一套基于EAR（Eye Aspect Ratio）算法的驾驶疲劳预警系统，利用眼睛开合程度变化进行状态评估，具备良好的实用性[4]。
孙岩、董恒、梁西博等人构建了一个多源信息融合的疲劳检测平台，整合视觉、行为及生理信号，显著提高了系统整体的鲁棒性与可靠性[5]。
[此处为图片1]邹景阳在沈阳大学的学位研究中，探索了多角度姿态下车间作业人员疲劳识别方法，解决了因视角变化导致的识别偏差问题，提升了工业场景中的适用性[6]。
赵耿耿在黑龙江大学的研究中，结合图像增强技术和多特征融合策略，设计了一套抗干扰能力强、稳定性高的疲劳驾驶检测系统[7]。
马磊磊在南昌大学开展的研究聚焦于ECG（心电图）与视觉信息的融合分析，提出了跨模态疲劳状态监测框架，实现了对人体疲劳程度的更全面评估[8]。
国际上，人脸识别与疲劳检测技术同样取得了长足进展。众多科研机构与科技企业持续投入资源，推动相关算法优化与硬件部署。
Florian N、Popescu D、Hossu A在《Procedia Computer Science》发表成果，展示了一种基于Nvidia Jetson Nano与OpenCV的嵌入式实时疲劳检测系统，能够在边缘设备上完成视频流分析与疲劳预警[9]。
Xinfei D、Juntai X、Kun C等人在《Journal of Physics: Conference Series》中提出一种面向工业系统的智能疲劳检测方法，采用多面部特征融合策略，适用于工厂环境中对操作人员的状态监控[10]。
三、研究内容概述
本课题的核心目标是设计并实现一个集成了Spring Boot后端服务与OpenCV图像处理功能的疲劳检测系统。首先，构建基于Spring Boot的后台服务模块，作为整个系统的中枢，承担用户请求响应、身份管理、数据存储及接口调度等功能。通过合理的分层架构设计，确保系统具备良好的可维护性、可拓展性和安全性。
在此基础上，引入OpenCV库进行视频图像的预处理与人脸定位。利用其内置的人脸检测算法，从摄像头输入或本地视频流中准确识别人脸区域。随后，借助dlib等先进的机器学习工具，提取人脸上的68个关键特征点，涵盖眉毛、眼睛、鼻梁、嘴巴及脸部轮廓等部位，为后续的状态分析提供精细的数据支撑。
[此处为图片2]基于所提取的特征点坐标，重点计算眼睛长宽比（EAR）等关键生理参数，用以判断眼睛是否闭合或频繁眨眼。同时结合 mouth aspect ratio（MAR）、头部姿态角等辅助指标，设定动态阈值与逻辑判定规则，综合评估用户的疲劳等级。该算法部分是系统智能化水平的关键体现，直接影响检测结果的准确性与实用性。
四、拟解决的关键问题
1. 实现前后端分离架构下的稳定通信机制，确保Spring Boot服务能高效接收图像数据并返回检测结果。
2. 解决复杂光照、遮挡、角度变化等因素对人脸检测带来的干扰，提升系统在真实环境中的鲁棒性。
3. 优化特征点提取与疲劳判断算法，降低误报率与漏检率，保证检测结果的科学性与时效性。
4. 平衡系统性能与资源消耗，实现在普通计算设备上的流畅运行，满足实际部署需求。
5. 构建完整的数据管理机制，支持疲劳记录的持久化存储与查询分析，便于后期统计与优化。
本课题聚焦于实时场景下的人脸疲劳检测技术优化，重点解决在保障响应速度的前提下提升检测准确率的关键问题。由于疲劳状态的误判或延迟识别可能带来严重的安全隐患，因此必须在算法效率与识别精度之间实现良好平衡。为此，研究将围绕高效特征提取与分类模型的构建展开，力求通过算法层面的改进，在不牺牲实时性的基础上显著增强系统的可靠性。 面对大规模图像数据带来的处理压力，课题还将设计一套高效的数据管理机制。该机制涵盖图像预处理流程的优化，以降低冗余信息、加快处理节奏；同时规划具备高并发支持能力的数据库架构，确保海量数据存储的安全性与访问效率，为系统后续的分析与迭代提供稳固支撑。 在人机交互方面，课题注重打造简洁流畅的操作体验。通过合理布局注册与登录流程，集成直观的结果展示界面及反馈通道，并结合现代UI/UX设计理念与人机交互原则，持续根据用户使用情况优化功能逻辑，致力于构建一个高效且人性化的操作环境。五、研究方法
1. 数据集选择与预处理
本研究采用自建数据集，专门针对人脸疲劳检测任务进行采集，内容涵盖驾驶员在多种疲劳程度下的面部图像或视频序列，满足模型训练与验证的需求。在预处理阶段，将实施图像清洗、标注以及关键特征提取等操作，为后续建模工作提供高质量输入数据。[此处为图片1]2. 模型构建与优化
为实现精准高效的疲劳状态识别，本课题整合以下核心技术手段： - **OpenCV图像处理库**：承担视频流获取、人脸定位及局部特征点提取等功能； - **机器学习算法**：引入SVM（支持向量机）、随机森林等分类器，基于提取的面部特征对疲劳状态进行智能判断。 通过对上述技术的融合与参数调优，旨在构建一个兼具高准确率和低延迟特性的检测模型。3. 实验测试与性能评估
通过系统化实验对整体方案进行验证，重点考察其实时响应能力与识别准确性。采用交叉验证策略评估模型表现，识别潜在缺陷并加以改进。此外，开展性能压测与稳定性测试，确保系统在复杂实际环境中仍能稳定运行，符合工程应用标准。4. 用户反馈与迭代改进
建立用户反馈收集机制，深入了解使用者的真实需求与体验感受。依据反馈结果推动系统功能的迭代升级，不断优化交互逻辑与运行效率。同时密切关注相关领域前沿进展，及时引入新技术手段，保持系统的先进性与适应性。六、主要创新点
1. 融合机器学习与OpenCV的实时人脸疲劳检测方案
提出一种结合OpenCV与机器学习技术的实时检测框架。利用OpenCV完成视频采集与人脸区域提取，再通过训练好的分类模型对面部特征进行分析，实现疲劳状态的快速预测。该方法具备响应迅速、识别准确的优势，适用于驾驶安全监控等多种应用场景。2. Spring Boot与REST API的协同架构设计
将Spring Boot后端框架与RESTful API接口深度融合，实现前后端之间的高效通信。后端通过API实时推送检测结果与预警信号，前端则借助HTML、CSS与JavaScript技术动态呈现信息，并触发声音警报。此架构提升了系统的可维护性、扩展性与整体响应效率。3. 简洁直观的前端用户界面设计
前端界面遵循极简设计理念，操作路径清晰，用户无需学习即可完成核心功能操作。检测结果以可视化方式直接呈现，减少理解成本，有效缓解认知负担，全面提升用户的使用满意度与交互舒适度。七、主要参考文献
[1]徐光光,张晶晶,刘姗姗,等.基于面部多特征融合的驾驶员疲劳驾驶监测系统[J].时代汽车,2024,(22):186-188.[2]周先春,邹清宇,陆滇.基于卷积神经网络的疲劳检测改进算法[J].计算机应用与软件,2024,41(06):156-160+168.
[3]秦心茹.基于YOLOv7轻量化的双通道注意力机制的矿井提升机司机疲劳检测[D].安徽理工大学,2024.
[4]徐锦群,谢烨楠,周颖,等.基于EAR算法的司机疲劳驾驶检测系统[J].电脑与电信,2024,(06):1-6+15.DOI:10.15966/j.cnki.dnydx.2024.06.004.
[5]孙岩,董恒,梁西博,等.一种信息融合的驾驶员疲劳检测系统设计与实现[J].电子设计工程,2024,32(11):71-75+81.
[6]邹景阳.多角度姿态下检测车间工人作业疲劳识别[D].沈阳大学,2024.DOI:10.27692/d.cnki.gsydx.2024.000124.
[7]赵耿耿.基于图像增强与多特征融合的疲劳驾驶检测及系统实现[D].黑龙江大学,2024.DOI:10.27123/d.cnki.ghlju.2024.001158.
[8]马磊磊.基于ECG和视觉信息融合的疲劳驾驶检测关键技术研究[D].南昌大学,2024.
[9]Florian N, Popescu D, Hossu A 提出了一种基于Nvidia Jetson Nano与OpenCV的实时疲劳检测系统，该系统能够在边缘设备上实现高效的面部状态识别与疲劳预警，适用于对响应速度要求较高的应用场景。相关研究成果发表于《Procedia Computer Science》2024年第242卷，页码范围为536-543。
[10]Xinfei D, Juntai X, Kun C 等人研究并提出一种面向工业系统的智能疲劳检测方法，该方法通过融合面部多特征信息提升检测准确率，有效增强了复杂环境下的鲁棒性。该论文收录于《Journal of Physics: Conference Series》2021年第2005卷第1期，页码为11-32。
[此处为图片1]项目时间规划及阶段性任务安排如下：
第一阶段：2024年9月1日 - 2024年10月30日
建立与指导教师的沟通机制，明确毕业设计（论文或创作）的具体任务和目标，接收由导师下发的任务书，初步了解课题背景与基本要求。
第二阶段：2024年10月31日 - 2024年11月20日
明确课题来源与研究方向，围绕选题广泛收集国内外相关文献资料，深入阅读与分析现有研究成果，撰写开题报告，完成研究框架与技术路线的设计。
第三阶段：2024年11月21日 - 2024年11月30日
开题答辩委员会（或小组）组织对开题报告进行评审与审核，评估课题可行性、研究价值及实施方案的合理性，形成审核结论。
第四阶段：2024年12月1日 - 2025年3月1日
全面开展系统设计与开发工作，涵盖用户端与管理员端的需求调研与分析，完成系统模块划分、技术选型、整体架构搭建等核心任务。依据前期设计方案逐步实现各项功能模块，并在过程中填写中期检查表，提交至导师审阅，同时接受答辩委员会的阶段性审核。
第五阶段：2025年3月1日 - 2025年4月6日
在系统开发完成后，结合导师反馈意见，着手撰写毕业论文，确保内容结构完整、逻辑清晰、表述规范，并完成论文查重工作，保证学术合规性。
第六阶段：2025年4月7日 - 2025年4月25日
进入论文评阅与正式答辩环节，由专家评审团对论文质量与答辩表现进行综合评定。
第七阶段：2025年4月26日 - 2025年5月10日
根据答辩过程中提出的修改建议，对毕业论文进行完善与修订，最终定稿。
指导教师对开题报告的评审意见
*********
是否推荐开题：
指导教师签名：
年 月 日
系（室）对本课题开题的审核意见
*********
是否同意开题：
负责人签名：
年 月 日
京公网安备 11010802022788号
