基于FPGA的疲劳驾驶检测系统研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 疲劳驾驶检测研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 疲劳驾驶检测技术的国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 疲劳驾驶检测仪的国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.3 信息处理硬件化设计的发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.3 近红外人眼识别在疲劳驾驶检测中的优势 | 第14-15页 |
| 1.4 本论文的主要内容和组织结构 | 第15-18页 |
| 1.4.1 论文的主要内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 2 疲劳驾驶检测系统设计 | 第18-28页 |
| 2.1 系统整体构架 | 第18-19页 |
| 2.2 系统硬件设计 | 第19-23页 |
| 2.2.1 视频采集装置设计 | 第19-21页 |
| 2.2.2 视频解码模块分析 | 第21-22页 |
| 2.2.3 FPGA芯片选型分析 | 第22-23页 |
| 2.3 系统算法设计 | 第23-26页 |
| 2.3.1 PERCLOS眼动特征分析 | 第23-24页 |
| 2.3.2 人眼特征提取算法 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 3 视频采集显示系统的FPGA实现 | 第28-46页 |
| 3.1 FPGA开发流程与开发环境 | 第28-30页 |
| 3.2 视频采集显示系统整体框架 | 第30-31页 |
| 3.3 主要模块的硬件结构 | 第31-42页 |
| 3.3.1 I2C配置模块 | 第31-34页 |
| 3.3.2 视频采集模块 | 第34-35页 |
| 3.3.3 数据缓存模块 | 第35-40页 |
| 3.3.4 VGA显示模块 | 第40-42页 |
| 3.4 视频采集显示系统实施结果与分析 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 4 近红外人眼识别算法设计及其FPGA实现 | 第46-64页 |
| 4.1 近红外人眼识别算法设计 | 第46-54页 |
| 4.1.1 近红外人眼图像的灰度校正 | 第46-48页 |
| 4.1.2 基于top-hat变换的人眼定位 | 第48-50页 |
| 4.1.3 适于人眼分割的SPCNN模型建立 | 第50-54页 |
| 4.2 算法移植实施 | 第54-62页 |
| 4.2.1 Gamma校正模块 | 第54-56页 |
| 4.2.2 Top-hat变换模块 | 第56-58页 |
| 4.2.3 SPCNN模块 | 第58-61页 |
| 4.2.4 疲劳判断模块 | 第61-62页 |
| 4.3 本章小节 | 第62-64页 |
| 5 系统功能测试及分析 | 第64-72页 |
| 5.1 硬件实验环境 | 第64-65页 |
| 5.2 系统验证 | 第65-71页 |
| 5.2.1 算法移植实验及分析 | 第65-68页 |
| 5.2.2 系统验证实验及分析 | 第68-71页 |
| 5.2.3 硬件资源分析 | 第71页 |
| 5.2.4 系统处理速度 | 第71页 |
| 5.3 本章小结 | 第71-72页 |
| 6 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第72-73页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录 | 第80页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第80页 |
