“疲劳驾驶智能预警”探索队队员 孙梦琦

作为一名2022级本科生，我怀着兴奋又忐忑的心情答应了同窗的邀请，加入了“疲劳驾驶智能预警”探索队。实践活动伊始，负责指导我们的博士生学长为我们讲述了项目的活动流程以及活动时需要注意的各种问题；遗憾的是，由于疫情的影响，我们小组的各个成员未能聚集在一处，于是我们分别在各地进行学习实践。

实践活动刚开始时，我首先通过网络查阅了许多关于“疲劳驾驶智能预警”的资料，对目前国内外已有的预防疲劳驾驶的产品有了初步了解。“疲劳驾驶智能预警”是一种采用物联网数字化技术、基于Python的关于面部识别的原理的智能检测系统。小组的主要工作内容就是学习查阅相关资料，学习Python关于面部识别的原理，以及学习pt5界面的开发。对我而言，最困难的便是学习pyqt，这是我第一次在假期中独立接触并学习一个对自己而言全新的知识体系。在学习过程中，我不出所料地遇到了许许多多大大小小的困难。从原理的理解，到界面的开发，在努力克服困难的过程中，每当取得一个小小的成就，亦或是解决一个不起眼的问题，于我而言，都值得一场欢呼庆祝。我目睹了一个粗略而又简陋的作品的诞生，即便如此，当它被搭建完成时，一种前所未有的满足感笼罩着我。

据不完全统计，50%的交通安全事故起源于驾驶员意识不清醒，而基于物联网的“疲劳驾驶智能预警”可以利用图像传感器捕捉驾驶员面部，通过面部特征识别，极大程度地提高了疲劳驾驶检测的准确性和可靠性。系统通过检测驾驶员是否意识清醒，并在驾驶员意识不清醒时提出警告，从而提前阻止安全事故的发生。因此，研究开发高性能的驾驶人疲劳状态实时检测及预警技术，对改善我国交通安全现状意义重大。

如果每一名疲劳的驾驶员都能够得到警示，那必定能够避免目前的大部分交通安全事故，挽救无数的生命和家庭，这便是“疲劳驾驶智能预警”检测系统存在的最大意义。愿自身所学可以顺应社会发展、为社会和国家发展奉献绵绵不绝的力量。