基于智能手机的驾驶员识别方法研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-11页 |
| 1.2 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 2 背景知识 | 第15-26页 |
| 2.1 智能手机传感器 | 第15-18页 |
| 2.1.1 加速度传感器 | 第16页 |
| 2.1.2 角速度传感器 | 第16-17页 |
| 2.1.3 重力传感器 | 第17-18页 |
| 2.2 机器学习及其相关技术 | 第18-22页 |
| 2.2.1 机器学习简述 | 第18-20页 |
| 2.2.2 支持向量机 | 第20-22页 |
| 2.3 情境感知概述 | 第22-25页 |
| 2.3.1 情境的概念 | 第22-23页 |
| 2.3.2 情境信息分类 | 第23-24页 |
| 2.3.3 情境感知计算 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于智能手机的驾驶员识别方案 | 第26-53页 |
| 3.1 方案相关定义 | 第26-30页 |
| 3.1.1 问题定义 | 第26-27页 |
| 3.1.2 目标和挑战 | 第27-29页 |
| 3.1.3 创新点 | 第29页 |
| 3.1.4 约束条件 | 第29-30页 |
| 3.2 方案思想及原理 | 第30-32页 |
| 3.3 方案详细设计 | 第32-43页 |
| 3.3.1 数据采集 | 第33页 |
| 3.3.2 数据预处理 | 第33-37页 |
| 3.3.3 行为识别方案 | 第37-43页 |
| 3.4 信号处理算法 | 第43-52页 |
| 3.4.1 系安全带信号处理 | 第45-46页 |
| 3.4.2 上车抬腿信号处理 | 第46-48页 |
| 3.4.3 踩刹车信号处理 | 第48-50页 |
| 3.4.4 转方向盘信号处理 | 第50-51页 |
| 3.4.5 过不平路面的信号处理 | 第51-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 4 方案实现与结果分析 | 第53-61页 |
| 4.1 方案实现 | 第53-56页 |
| 4.1.1 系统实现 | 第53-54页 |
| 4.1.2 系统实现结果 | 第54-56页 |
| 4.2 实验结果分析 | 第56-60页 |
| 4.2.1 实验数据采集 | 第56页 |
| 4.2.2 实验数据组成 | 第56-57页 |
| 4.2.3 训练分类器 | 第57-58页 |
| 4.2.4 测试结果 | 第58-59页 |
| 4.2.5 方案比较 | 第59页 |
| 4.2.6 时间窗口 | 第59-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 5 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 主要总结 | 第61-62页 |
| 5.2 未来研究工作展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 | 第68页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第68页 |
