基于驾驶操作及车辆状态的疲劳驾驶行为检测研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 疲劳驾驶 | 第10-12页 |
| 1.2.1 疲劳驾驶的定义 | 第10-11页 |
| 1.2.2 疲劳驾驶的成因 | 第11页 |
| 1.2.3 疲劳驾驶的特征 | 第11-12页 |
| 1.3 疲劳检测的方法 | 第12-17页 |
| 1.3.1 主观评价 | 第12-13页 |
| 1.3.2 客观方法 | 第13-17页 |
| 1.4 研究目标与主要内容 | 第17-20页 |
| 1.4.1 研究目标 | 第17页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.3 论文章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 疲劳驾驶模拟实验及研究理论基础 | 第20-30页 |
| 2.1 疲劳驾驶模拟实验 | 第20-22页 |
| 2.1.1 实验平台介绍 | 第20-21页 |
| 2.1.2 模拟驾驶场景介绍 | 第21-22页 |
| 2.1.3 实验方案 | 第22页 |
| 2.1.4 实验数据采集 | 第22页 |
| 2.2 研究理论基础 | 第22-29页 |
| 2.2.1 模式识别 | 第22-25页 |
| 2.2.2 模式识别方法 | 第25-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 疲劳驾驶操作特性分析及指标提取 | 第30-40页 |
| 3.1 特征分析 | 第30-32页 |
| 3.1.1 方向盘转向角数据说明 | 第30-31页 |
| 3.1.2 方向盘转向角波形分析 | 第31页 |
| 3.1.3 方向盘转向角幅值分析 | 第31-32页 |
| 3.2 疲劳判别指标选取 | 第32-37页 |
| 3.2.1 统计类指标 | 第32-33页 |
| 3.2.2 经验类指标 | 第33-37页 |
| 3.2.3 拓展类指标 | 第37页 |
| 3.3 疲劳判别指标的筛选 | 第37-39页 |
| 3.3.1 方差分析法 | 第37-39页 |
| 3.3.2 方差分析结果 | 第39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 疲劳驾驶状态识别 | 第40-54页 |
| 4.1 基于主成分分析的特征提取 | 第40-42页 |
| 4.2 基于聚类分析的驾驶状态识别 | 第42-45页 |
| 4.2.1 单特征指标聚类分析 | 第43页 |
| 4.2.2 特征指标全组合聚类分析 | 第43-44页 |
| 4.2.3 特征指标两两组合聚类分析 | 第44页 |
| 4.2.4 基于PCA主成分的聚类分析 | 第44-45页 |
| 4.3 基于神经网络算法的状态识别 | 第45-51页 |
| 4.3.1 基于BP神经网络的驾驶状态识别 | 第45-49页 |
| 4.3.2 基于RBF神经网络的驾驶状态识别 | 第49-51页 |
| 4.4 几种疲劳驾驶识别算法分析 | 第51-52页 |
| 4.5 疲劳驾驶状态识别算法检验 | 第52-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 结论与展望 | 第54-57页 |
| 5.1 主要研究成果 | 第54-55页 |
| 5.2 主要创新点 | 第55页 |
| 5.3 研究展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
