基于眼部识别的疲劳驾驶检测系统设计
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第11-14页 |
| 1.2.1 疲劳检测技术分类 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 人脸识别算法研究 | 第16-29页 |
| 2.1 人脸识别发展情况分析 | 第16-17页 |
| 2.2 人脸识别算法设计 | 第17-24页 |
| 2.2.1 视频图片数据预处理 | 第18-20页 |
| 2.2.2 基于肤色的人脸识别算法 | 第20-22页 |
| 2.2.3 人脸识别分类算法 | 第22-24页 |
| 2.3 实验效果分析 | 第24-28页 |
| 2.3.1 驾驶舱环境的因素 | 第25-26页 |
| 2.3.2 驾驶员自身的因素 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 人眼检测与识别算法 | 第29-42页 |
| 3.1 人眼检测算法分类 | 第29-31页 |
| 3.1.1 基于模板互匹配的算法 | 第30页 |
| 3.1.2 基于Hough变换圆检测的算法 | 第30页 |
| 3.1.3 基于灰度积分投影算法 | 第30-31页 |
| 3.1.4 基于经验阈值分割算法 | 第31页 |
| 3.2 本文人眼识别算法设计 | 第31-37页 |
| 3.2.1 人眼的粗定位 | 第32-35页 |
| 3.2.2 人眼的精确定位与状态判定 | 第35-37页 |
| 3.3 实验效果分析 | 第37-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 眼部疲劳识别算法 | 第42-45页 |
| 4.1 算法现实依据 | 第42-43页 |
| 4.2 PERCLOS准则介绍 | 第43页 |
| 4.3 人眼疲劳检测算法 | 第43-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于眼部的疲劳驾驶检测系统设计 | 第45-60页 |
| 5.1 检测系统硬件 | 第45-53页 |
| 5.1.1 核心板 | 第46-48页 |
| 5.1.2 电源电路 | 第48-50页 |
| 5.1.3 USB接口电路 | 第50-51页 |
| 5.1.4 图像采集模块 | 第51页 |
| 5.1.5 LCD显示模块 | 第51-52页 |
| 5.1.6 报警模块 | 第52-53页 |
| 5.2 检测系统软件 | 第53-55页 |
| 5.2.1 开发板操作系统 | 第53-54页 |
| 5.2.2 图形界面开发 | 第54页 |
| 5.2.3 机器视觉库 | 第54页 |
| 5.2.4 疲劳识别程序 | 第54-55页 |
| 5.3 疲劳驾驶检测系统软件测试 | 第55-58页 |
| 5.4 软件算法效果分析 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-64页 |
