计算机毕业设计Django+LLM大模型驾驶员疲劳监测系统 自动驾驶 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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介绍资料

以下是一份关于《Django+LLM大模型驾驶员疲劳监测系统》的开题报告框架及内容示例，供参考：

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开题报告

题目：基于Django与LLM大模型的驾驶员疲劳监测系统设计与实现

一、研究背景与意义

1. 研究背景
   • 交通安全问题：据世界卫生组织统计，全球每年因疲劳驾驶引发的交通事故占比超过20%，是道路安全的主要隐患之一。
   • 传统监测技术局限：现有疲劳监测系统多依赖传感器（如方向盘握力、车道偏离检测）或简单计算机视觉算法，存在误判率高、适应性差等问题。
   • 大模型技术突破：以GPT-4、LLaMA等为代表的大型语言模型（LLM）在多模态数据处理、复杂场景理解方面展现出强大能力，为智能监测提供了新思路。
2. 研究意义
   • 社会价值：通过实时监测驾驶员状态，降低疲劳驾驶引发的交通事故风险，保障公共安全。
   • 技术价值：探索LLM在交通领域的应用，结合Django框架实现轻量化、可扩展的Web端系统，推动AI技术落地。
   • 经济价值：为车企、保险行业提供低成本、高精度的疲劳监测解决方案，具有商业化潜力。

二、国内外研究现状

1. 疲劳监测技术研究现状
   • 传统方法：基于PERCLOS（闭眼时长）、头部姿态、方向盘操作等单一特征分析，易受光照、个体差异影响。
   • 深度学习方法：利用CNN、RNN等模型处理驾驶员面部图像或生理信号，但需大量标注数据且泛化能力不足。
2. LLM在交通领域的应用现状
   • 多模态融合：部分研究尝试将LLM与视觉、语音数据结合，用于驾驶行为分析，但尚未形成完整系统。
   • 实时性挑战：LLM推理延迟较高，需优化模型轻量化或边缘计算部署。
3. 现有问题
   • 缺乏结合LLM与Web框架的端到端疲劳监测系统；
   • 未充分利用LLM的上下文理解能力处理复杂驾驶场景（如夜间、遮挡等）。

三、研究内容与技术路线

1. 研究内容
   • 系统架构设计：基于Django框架构建Web端疲劳监测系统，实现数据采集、模型推理、结果展示功能。
   • 多模态数据融合：结合摄像头（面部表情）、车载传感器（方向盘操作）及语音数据，输入LLM进行综合分析。
   • 轻量化LLM部署：通过模型蒸馏、量化等技术优化LLM推理速度，适配边缘设备或云端服务。
   • 疲劳状态分级预警：定义疲劳等级（轻度、中度、重度），实时推送警报至驾驶员或远程监控平台。
2. 技术路线
   • 前端开发：使用HTML/CSS/JavaScript构建用户界面，集成摄像头实时采集模块。
   • 后端开发：基于Django框架搭建RESTful API，处理数据存储与模型调用。
   • 模型训练与优化：
     • 数据集：使用公开驾驶数据集（如DriveFace）结合自建数据增强样本；
     • 模型选择：以LLaMA-2或Qwen等开源模型为基础，微调多模态任务；
     • 优化策略：采用LoRA（低秩适应）减少训练参数，ONNX Runtime加速推理。
   • 系统集成与测试：在模拟驾驶环境中验证系统准确性，对比传统方法性能提升。

四、预期成果与创新点

1. 预期成果
   • 完成基于Django+LLM的驾驶员疲劳监测原型系统；
   • 发表核心期刊或会议论文1篇，申请软件著作权1项；
   • 系统疲劳检测准确率达到90%以上，推理延迟低于500ms。
2. 创新点
   • 多模态LLM融合：首次将LLM的上下文理解能力应用于疲劳状态综合判断，突破单一特征分析局限；
   • 轻量化部署方案：通过模型压缩与Django高效架构设计，实现低成本、高实时性的Web端服务；
   • 可扩展性：系统支持接入多种车载设备，适配不同车型与场景需求。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间节点	任务内容
文献调研	第1-2周	梳理疲劳监测与LLM相关技术文献
系统设计	第3-4周	完成Django架构设计与数据库规划
数据准备	第5-6周	收集并标注多模态驾驶数据集
模型训练	第7-10周	LLM微调与多模态融合算法开发
系统实现	第11-14周	前后端集成与边缘设备部署测试
论文撰写	第15-16周	总结成果并撰写论文

六、参考文献

1. Wang, Y., et al. (2022). Deep Learning for Driver Fatigue Detection: A Survey. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.
2. OpenAI. (2023). GPT-4 Technical Report.
3. Django官方文档. (2023). https://djangoproject.com/
4. 李华等. (2021). 基于多模态融合的疲劳驾驶检测方法研究. 汽车工程, 43(5), 678-685.

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备注：

• 可根据实际研究方向补充具体技术细节（如选用的LLM型号、硬件部署方案等）；
• 需提前联系导师确认技术可行性，并规划数据采集伦理合规性（如隐私保护措施）。

希望这份框架对您有帮助！

运行截图

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