基于机器视觉的违规驾驶行为检测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·驾驶员驾驶行为研究现状 | 第12-16页 |
| ·国内驾驶员驾驶行为研究现状 | 第12-13页 |
| ·国外驾驶员驾驶行为研究现状 | 第13-14页 |
| ·目前研究的发展趋势和存在的问题 | 第14-16页 |
| ·文章的主要创新点 | 第16-17页 |
| ·文章的主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 感兴趣区域的建立 | 第19-34页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·图像预处理 | 第19-24页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第19-20页 |
| ·图像去噪 | 第20-22页 |
| ·图像增强 | 第22-24页 |
| ·图像的边缘检测 | 第24-29页 |
| ·图像边缘检测算法 | 第24-27页 |
| ·边缘检测算法的实验比较 | 第27-29页 |
| ·椭圆检测 | 第29-31页 |
| ·椭圆检测算法 | 第29-30页 |
| ·椭圆拟合原理 | 第30-31页 |
| ·感兴趣区域的建立 | 第31-32页 |
| ·感兴趣区域建立的步骤 | 第31-32页 |
| ·感兴趣区域的建立 | 第32页 |
| ·感兴趣区域建立的实验及结果分析 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 驾驶行为图像的手部特征识别 | 第34-48页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·肤色模型的建立 | 第34-40页 |
| ·颜色空间的选择 | 第34-37页 |
| ·肤色模型的介绍 | 第37-38页 |
| ·肤色模型的建立 | 第38-40页 |
| ·手部的识别过程 | 第40-46页 |
| ·肤色似然度 | 第40-41页 |
| ·图像分割 | 第41-42页 |
| ·图像滤波处理 | 第42-44页 |
| ·连通区域标记 | 第44-46页 |
| ·手部识别实验以及结果分析 | 第46页 |
| ·手部的跟踪 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 改进的自适应肤色识别模型 | 第48-55页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·自适应肤色模型 | 第49-53页 |
| ·肤色模型参数统计 | 第49-50页 |
| ·离散肤色模型的建立 | 第50-51页 |
| ·BP 神经网络结构设计 | 第51-52页 |
| ·肤色相似度计算 | 第52-53页 |
| ·动态更新模型 | 第53-54页 |
| ·动态高斯模型 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 驾驶行为的分类 | 第55-64页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·分类模型介绍 | 第55-58页 |
| ·贝叶斯理论相关知识 | 第55-56页 |
| ·朴素贝叶斯分类模型 | 第56-58页 |
| ·基于朴素贝叶斯分类模型的驾驶行为分类 | 第58-62页 |
| ·分类器设计 | 第58-60页 |
| ·分类器训练 | 第60-62页 |
| ·驾驶行为分类实验结果 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第六章 违规驾驶行为检测系统的开发与应用 | 第64-66页 |
| ·引言 | 第64页 |
| ·系统框架设计以及实现 | 第64-66页 |
| 第七章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·总结 | 第66-67页 |
| ·展望与未来 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录 1 驾驶行为分类的先验概率和条件概率表 | 第72-74页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附件 | 第76页 |
