温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

以下是一篇关于《YOLO+多模态大模型疲劳驾驶检测系统在自动驾驶中的应用研究》的任务书模板，内容涵盖研究目标、任务分解、技术路线、进度安排及预期成果等关键部分，供参考：

---

任务书

项目名称：YOLO+多模态大模型疲劳驾驶检测系统在自动驾驶中的应用研究

一、项目背景与目标

1.1 背景

自动驾驶技术进入L3级（有条件自动驾驶）后，人机共驾阶段仍需驾驶员在系统请求时接管车辆。然而，疲劳驾驶会导致驾驶员反应迟缓，显著增加交通事故风险。传统疲劳检测方法（如基于视觉的PERCLOS或头部姿态估计）存在单模态数据局限性，难以适应复杂驾驶场景。

本项目结合YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的实时性与多模态大模型（如视觉-生理信号融合模型）的语义理解能力，构建高精度、低延迟的疲劳驾驶检测系统，为自动驾驶安全提供技术支撑。

1.2 目标

1. 技术目标：
   • 设计基于YOLOv8的多模态疲劳特征提取框架，融合视觉（面部、眼部）、生理（心率、脑电）及车辆状态（方向盘转动、车道偏离）数据；
   • 开发轻量化跨模态融合模型，在边缘计算设备（如NVIDIA Jetson AGX Orin）上实现≥30FPS的实时检测；
   • 在公开数据集（NTHU-Drowsy Driver）及自建数据集上达到F1-score≥0.9的检测精度。
2. 应用目标：
   • 构建可嵌入自动驾驶系统的疲劳检测原型，支持与车辆控制模块联动（如发出接管请求或触发警报）；
   • 申请1项软件著作权，发表1-2篇SCI/EI论文。

二、任务分解与责任分配

2.1 任务1：多模态数据采集与预处理

• 内容：
  • 采集包含视觉（车内摄像头）、生理（可穿戴设备）、车辆状态（CAN总线）的多模态疲劳驾驶数据；
  • 设计数据对齐算法，解决模态间时间不同步问题；
  • 构建数据增强模块（如随机遮挡、光照变化模拟），提升模型泛化性。
• 负责人：数据组（成员A、B）
• 交付物：多模态疲劳驾驶数据集（含标注文件）、数据预处理代码库。

2.2 任务2：YOLOv8改进与疲劳特征提取

• 内容：
  • 在YOLOv8主干网络中引入CBAM注意力机制，增强对眼部微运动、点头等疲劳特征的捕捉能力；
  • 优化锚框（Anchor Box）尺寸，适应驾驶场景中小目标（如闭眼）检测需求；
  • 训练视觉单模态基线模型，评估改进效果。
• 负责人：算法组（成员C、D）
• 交付物：改进版YOLOv8模型代码、视觉单模态检测报告。

2.3 任务3：跨模态融合模型设计与轻量化

• 内容：
  • 设计基于Transformer的跨模态注意力模块，动态融合视觉、生理、车辆状态特征；
  • 采用知识蒸馏技术，将大模型（如CLIP）的语义知识迁移至轻量化学生模型；
  • 通过模型剪枝和量化（INT8）压缩参数量，提升推理速度。
• 负责人：算法组（成员D、E）
• 交付物：跨模态融合模型代码、轻量化优化报告。

2.4 任务4：系统集成与边缘部署

• 内容：
  • 将检测模型封装为ROS（Robot Operating System）节点，与自动驾驶仿真平台（如CARLA）对接；
  • 基于TensorRT加速模型推理，优化CUDA内核以减少GPU延迟；
  • 在实车环境中测试系统鲁棒性（如夜间、颠簸路段）。
• 负责人：工程组（成员F、G）
• 交付物：边缘部署代码库、实车测试视频及分析报告。

2.5 任务5：实验验证与对比分析

• 内容：
  • 在NTHU-Drowsy Driver、DriveSleep等公开数据集上测试模型性能；
  • 对比单模态基线（如纯视觉YOLOv8）与多模态融合模型的准确率、召回率及推理时间；
  • 分析系统在极端场景（如戴墨镜、低光照）下的失效模式。
• 负责人：测试组（成员H、I）
• 交付物：实验数据表格、对比分析报告、论文初稿。

三、技术路线

mermaid

	graph TD
	A[多模态数据采集] --> B[数据预处理与对齐]
	B --> C[YOLOv8特征提取]
	C --> D[跨模态注意力融合]
	D --> E[知识蒸馏与轻量化]
	E --> F[边缘部署优化]
	F --> G[实车测试与迭代]

四、进度安排

阶段	时间节点	里程碑
1	202X.09	完成数据采集方案设计与伦理审查
2	202X.12	发布改进版YOLOv8基线模型
3	202X.03	跨模态融合模型在服务器端验证通过
4	202X.06	边缘设备部署达到实时性要求
5	202X.09	完成实车测试并提交论文

五、资源需求

1. 硬件：NVIDIA Jetson AGX Orin开发套件（2台）、车载摄像头（3个）、生理信号采集设备（EEG/ECG传感器）；
2. 软件：PyTorch 2.0、TensorRT 8.0、ROS Noetic、CARLA仿真平台；
3. 数据：NTHU-Drowsy Driver数据集授权、自建数据集存储服务器（≥50TB）。

六、风险评估与应对

风险类型	描述	应对措施
数据隐私	生理信号涉及用户隐私	采用匿名化处理，签署数据使用协议
模型泛化性不足	测试集与训练集分布差异大	增加数据多样性，引入领域自适应（Domain Adaptation）技术
边缘设备过热	高负载导致性能下降	优化模型计算图，添加散热模块

七、预期成果

1. 技术成果：
   • 多模态疲劳驾驶检测系统原型（含源代码与文档）；
   • 边缘部署优化方案（TensorRT引擎文件）。
2. 学术成果：
   • 1篇SCI论文（中科院二区以上）；
   • 1项软件著作权（登记名称：FatigueDetect-YOLO-MM）。

项目负责人签字：____________________
日期：____________________

---

备注：

• 可根据实际研究条件调整任务分工（如增加跨组协作）；
• 需补充伦理审查声明（涉及人体数据采集时）；
• 关键节点需设置内部评审会议（如模型架构设计评审、实车测试前检查）。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻