基于人眼特征的疲劳驾驶检测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-24页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第13-15页 |
| ·疲劳驾驶检测研究现状 | 第15-22页 |
| ·疲劳驾驶检测方法的分类 | 第15-21页 |
| ·疲劳驾驶检测的研究难点 | 第21-22页 |
| ·本文的主要工作和内容安排 | 第22-24页 |
| ·主要工作 | 第22页 |
| ·内容安排 | 第22-24页 |
| 第二章 系统平台构建 | 第24-28页 |
| ·系统指标 | 第24页 |
| ·主要研制目标 | 第24页 |
| ·主要技术指标 | 第24页 |
| ·系统硬件设计 | 第24-25页 |
| ·系统软件设计 | 第25-28页 |
| ·DSP 系统软件设计 | 第26-27页 |
| ·疲劳检测算法设计 | 第27-28页 |
| 第三章 人脸检测与自适应光照强度判断 | 第28-43页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·颜色空间的选取 | 第28-30页 |
| ·基于肤色模型的人脸检测 | 第30-37页 |
| ·肤色模型及相关技术 | 第30-35页 |
| ·人脸区域分割及验证 | 第35-37页 |
| ·基于人脸检测的光强判断 | 第37-38页 |
| ·脸部区域的预测与跟踪 | 第38-41页 |
| ·Kalman 滤波方法及其特点 | 第38-39页 |
| ·基于 Kalman 滤波的脸部区域预测与跟踪 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于人眼特征的疲劳检测 | 第43-56页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·中光情况下人眼区域定位 | 第43-46页 |
| ·强光情况下人眼区域定位 | 第46-48页 |
| ·人眼精确定位与特征提取 | 第48-50页 |
| ·区域生长得到眼部轮廓 | 第48-49页 |
| ·开运算滤除干扰 | 第49-50页 |
| ·疲劳判决机制 | 第50-52页 |
| ·PERCLOS 测量原理 | 第51页 |
| ·眨眼相关参数及疲劳判定 | 第51-52页 |
| ·实验结果与评测 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于 DSP 的算法实现及程序优化 | 第56-64页 |
| ·DSP 概述 | 第56-57页 |
| ·TMS320 DM642 的结构与特点 | 第57-58页 |
| ·算法移植和优化步骤 | 第58-64页 |
| ·算法移植 | 第59-60页 |
| ·代码优化 | 第60-62页 |
| ·优化结果 | 第62-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·本文的工作 | 第64页 |
| ·未来工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第70-71页 |
