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)

原创于 2025-12-04 00:35:56 发布 · 577 阅读

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#课程设计 #自动驾驶 #大数据 #hadoop #spark #python #django

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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》的任务书模板，供参考：

任务书：Django+LLM大模型驾驶员疲劳监测系统

一、项目背景

随着智能交通与人工智能技术的发展，驾驶员疲劳监测成为提升道路安全的重要方向。传统疲劳检测方法（如基于摄像头图像分析）存在误判率高、场景适应性差等问题。本项目结合Django框架（快速开发Web应用）与LLM（大语言模型）技术，构建一套基于多模态数据（图像、语音、行为特征）的驾驶员疲劳监测系统，实现实时监测、风险预警及数据可视化分析。

二、项目目标

技术目标
- 基于Django框架搭建Web管理系统，实现用户管理、数据存储与可视化。
- 集成LLM大模型（如LLaMA、GPT系列）与计算机视觉模型（如YOLO、OpenCV），实现多模态疲劳特征分析。
- 通过实时视频流或传感器数据，识别驾驶员的疲劳状态（如闭眼、打哈欠、头部偏移等）。
- 提供疲劳风险分级预警功能，并生成驾驶行为报告。
应用目标
- 为车队管理、共享出行平台提供驾驶员安全监测工具。
- 降低因疲劳驾驶引发的交通事故率。

三、任务分解与分工

1. 系统架构设计（负责人：XXX）

任务内容：
- 设计系统整体架构，包括前端（Web界面）、后端（Django服务）、模型推理模块、数据库（MySQL/PostgreSQL）。
- 确定多模态数据采集方案（摄像头、麦克风、车载传感器等）。
交付物：系统架构图、技术选型文档。

2. 数据采集与预处理模块（负责人：XXX）

任务内容：
- 实现视频流捕获（OpenCV/FFmpeg）与图像预处理（去噪、人脸检测）。
- 集成语音识别模块（如Whisper）提取驾驶员语音特征（语速、停顿等）。
- 设计数据标注规范，构建疲劳状态标签库。
交付物：数据采集代码、预处理脚本、标注数据集。

3. LLM大模型集成与疲劳检测算法（负责人：XXX）

任务内容：
- 基于预训练LLM模型（如LLaMA-2）微调疲劳状态识别任务，结合视觉特征与语音特征。
- 开发多模态融合算法，提升检测准确率（如通过注意力机制融合图像与语音特征）。
- 优化模型推理速度，适配嵌入式设备或边缘计算场景。
交付物：模型训练代码、推理API接口、模型评估报告。

4. Django后端开发（负责人：XXX）

任务内容：
- 实现用户认证、权限管理模块。
- 开发数据存储接口（疲劳事件记录、驾驶行为日志）。
- 集成模型推理服务，提供RESTful API供前端调用。
交付物：Django项目代码、API文档、数据库设计文档。

5. 前端开发与可视化（负责人：XXX）

任务内容：
- 基于HTML/CSS/JavaScript（或Vue/React框架）开发Web界面。
- 实现实时视频流展示、疲劳预警弹窗、历史数据图表（ECharts/Chart.js）。
交付物：前端代码、UI设计图、交互原型。

6. 系统测试与部署（负责人：XXX）

任务内容：
- 功能测试（单元测试、集成测试）、性能测试（响应时间、并发量）。
- 部署方案制定（Docker容器化、云服务器部署）。
交付物：测试报告、部署文档、操作手册。

四、时间计划

阶段	时间节点	任务内容
1. 需求分析与设计	第1-2周	完成系统架构设计、技术选型
2. 核心模块开发	第3-6周	数据采集、模型训练、Django后端开发
3. 前端开发与集成	第7-8周	完成Web界面开发，对接后端API
4. 测试与优化	第9周	系统测试、性能调优
5. 部署与验收	第10周	部署上线、用户培训、项目验收

五、资源需求

硬件资源：
- 开发服务器（GPU支持模型训练）、摄像头设备、测试用车（可选）。
软件资源：
- Python 3.8+、Django 4.x、PyTorch/TensorFlow、OpenCV、FFmpeg。
数据资源：
- 公开疲劳驾驶数据集（如NTHU-DDD、YawDD）或自采集数据。

六、风险评估与应对

模型准确率不足
- 应对：增加数据多样性，采用集成学习提升鲁棒性。
实时性要求高
- 应对：模型轻量化（如量化、剪枝），优化推理流程。
隐私合规问题
- 应对：数据脱敏处理，遵守GDPR等法规。

七、验收标准

系统可实时识别疲劳状态，准确率≥90%（测试集）。
Web界面响应时间≤2秒，支持100+并发用户。
完成用户手册与部署文档，支持易用性操作。

负责人（签字）：
日期：

此任务书可根据实际项目需求调整细节，例如增加预算、细化分工或扩展功能模块（如移动端适配、报警推送等）。

运行截图

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！

为什么选择我

博主是优快云毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是优快云特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。

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