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基于智能手机终端的驾驶行为风格检测

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 课题研究背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 本文的主要工作第12页
    1.4 本文结构安排第12-14页
第二章 算法分析与改进第14-27页
    2.1 相关算法分析第14-21页
        2.1.1 基于隐式马尔科夫模型的驾驶事件模式识别第14-18页
        2.1.2 基于加速计传感器变化频率和范围的驾驶事件识别第18-21页
    2.2 本论文改进的驾驶事件识别算法第21-25页
        2.2.1 DTW算法处理第21-23页
        2.2.2 图像处理第23-25页
    2.3 本章小结第25-27页
第三章 实验系统设计与实现第27-66页
    3.1 Android智能手机传感器简介第27-35页
        3.1.1 传感器开发要点第30-31页
        3.1.2 了解传感器和传感器性能第31-35页
    3.2 OpenCV简介第35-42页
        3.2.1 OpenCV背景介绍第35-38页
        3.2.2 OpenCV图像处理第38-41页
        3.2.3 OpenCV图像变换第41-42页
    3.3 DTW分析模块设计第42-48页
        3.3.1 DTW算法功能描述第42-45页
        3.3.2 DTW算法实现第45-48页
    3.4 图像分析处理模块设计第48-65页
        3.4.1 驾驶者处理管线第49-58页
        3.4.2 危险事件识别引擎第58页
        3.4.3 基于环境的摄像头切换第58-61页
        3.4.4 多核计算模型第61-65页
    3.5 本章小结第65-66页
第四章 模块测试第66-73页
    4.1 算法功能测试第66-68页
    4.2 图像处理功能测试第68-72页
        4.2.1 处理管线测试第68-70页
        4.2.2 基于状态的摄像头切换测试第70-71页
        4.2.3 多核计算方案测试第71-72页
    4.3 本章小结第72-73页
第五章 系统部署和评估第73-79页
    5.1. 实验测试第73-78页
        5.1.1. 学校测试第74-75页
        5.1.2. 高速公路测试第75-77页
        5.1.3. 农村道路测试第77-78页
    5.2. 本章小结第78-79页
第六章 总结和展望第79-81页
    6.1. 本文工作总结第79页
    6.2. 对未来工作的展望第79-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-84页

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