《车辆行驶路径中智能预警系统设计》探讨了如何利用智能技术设计一个能在行驶过程中预警车辆潜在危险的系统。该系统的核心在于结合驾驶员的年龄和性别因素，以提供更精准的安全预警。通过应用DEX（Deep Expectation of apparent age from a single image）算法，系统能识别驾驶者的面部信息，确定其年龄和性别，进一步根据不同年龄段和性别的驾驶能力差异来设定不同的安全距离。
系统的信息采集模块利用CCD摄像头捕获驾驶员的面部图像，这是识别年龄和性别的重要步骤。DEX算法在此过程中起到关键作用，它能高效且准确地从单张图像中推断出个体的年龄和性别，解决了传统算法如LBP、Gabor和HOG在处理人脸识别时可能出现的高维度特征、计算复杂度大以及对光照、表情变化敏感等问题。
接着，根据识别出的年龄和性别，系统将驾驶者划分为不同的类别，每个类别对应的安全距离不同。这是因为不同年龄和性别的驾驶员反应速度和驾驶技能可能存在显著差异。系统利用模糊逻辑来模拟在动态环境中的预警问题，建立了一个基于安全距离的模糊函数模型。当车辆与障碍物之间的距离小于对应的安全距离时，系统会触发预警，提醒驾驶员采取行动。
现有的研究中，虽然有文献涉及年龄和性别识别，或者模糊逻辑在避障问题上的应用，但缺乏将两者结合以及考虑驾驶者驾驶能力的系统。本文提出的解决方案弥补了这一空白，通过DEX算法识别的年龄和性别信息，系统能选择最合适的预警模式，并根据驾驶员的反应时间和车辆与障碍物的距离，有效地解决了不同安全驾驶距离下的预警问题。
实验证明，该系统能够依据驾驶者的年龄和性别选择相对合理的预警策略，提高了预警的准确性。这种基于智能技术和驾驶员特征的预警系统，对于减少由非正常驾驶引起的交通事故，保障行车安全具有重要意义，尤其适用于需要考虑驾驶员个性化差异的交通环境。
本研究为车辆防撞预警系统的设计提供了一种新的思路，结合了人工智能和模糊逻辑，不仅提升了预警的智能化程度，还考虑到了驾驶员个体差异的影响，为未来智能交通系统的进一步发展奠定了基础。
