| 中文摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 课题研究的背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 课题研究的意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 目前存在的问题 | 第15-16页 |
| 1.4 本文主要研究内容与论文结构 | 第16-19页 |
| 1.4.1 本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4.2 本文的章节结构 | 第17-19页 |
| 第2章 课题研究基础知识 | 第19-33页 |
| 2.1 Android系统基本结构 | 第19-20页 |
| 2.2 Android传感器的相关介绍 | 第20-25页 |
| 2.2.1 Android智能手机坐标系介绍 | 第21-22页 |
| 2.2.2 Android传感器性能分析 | 第22-23页 |
| 2.2.3 Android传感器开发 | 第23-25页 |
| 2.3 主要驾驶事件特征的相关分析 | 第25-31页 |
| 2.3.1 左变道与右变道的特征分析 | 第26-28页 |
| 2.3.2 加速与减速的特征分析 | 第28-29页 |
| 2.3.4 刹车的特征分析 | 第29-30页 |
| 2.3.5 左转弯与右转弯的特征分析 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 智能手机传感器数据处理的相关分析 | 第33-51页 |
| 3.1 数据旋转的姿态校正 | 第33-37页 |
| 3.1.1 欧拉角的数据旋转介绍 | 第34-35页 |
| 3.1.2 四元数的数据旋转介绍 | 第35-37页 |
| 3.2 相关加速度与陀螺仪数据的采集与校正 | 第37-40页 |
| 3.3 数据预处理流程 | 第40-45页 |
| 3.3.1 数据滤波 | 第40-43页 |
| 3.3.2 端点检测 | 第43-45页 |
| 3.4 特征选择与分析 | 第45-50页 |
| 3.4.1 备选特征的选择 | 第45-47页 |
| 3.4.2 特征优选 | 第47-48页 |
| 3.4.3 特征选择算法 | 第48-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 智能手机车辆异常驾驶事件的识别与检测 | 第51-61页 |
| 4.1 车辆异常驾驶事件识别框架 | 第51-52页 |
| 4.2 智能手机车辆驾驶事件的识别算法的相关介绍 | 第52-57页 |
| 4.2.1 基于SVM的驾驶事件识别算法 | 第52-55页 |
| 4.2.2 基于ELM的驾驶事件识别算法 | 第55-56页 |
| 4.2.3 算法的比选 | 第56-57页 |
| 4.3 异常驾驶事件的识别技术 | 第57-60页 |
| 4.3.1 异常驾驶事件识别模块的介绍 | 第57-58页 |
| 4.3.2 异常行为的识别模块 | 第58-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 智能手机车辆异常驾驶事件检测系统的实现与测试 | 第61-73页 |
| 5.1 数据显示和分类模块的设计与实现 | 第61-64页 |
| 5.2 异常驾驶事件检测模块的设计与实现 | 第64-69页 |
| 5.3 系统测试实验 | 第69-71页 |
| 5.3.1 实验测试平台 | 第69-70页 |
| 5.3.2 实验手机与车辆 | 第70页 |
| 5.3.3 实验方案设计与分析 | 第70-71页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第71-72页 |
| 5.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 致谢 | 第81页 |