| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 引言 | 第9-20页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 疲劳驾驶概念、成因及表现 | 第10-12页 |
| 1.2.1 疲劳驾驶的定义 | 第10页 |
| 1.2.2 疲劳驾驶的成因 | 第10-11页 |
| 1.2.3 疲劳驾驶的表现 | 第11-12页 |
| 1.3 疲劳驾驶检测技术的研究现状及存在的问题 | 第12-16页 |
| 1.3.1 主观评价方法 | 第12页 |
| 1.3.2 客观评价方法及应用现状 | 第12-16页 |
| 1.4 驾驶疲劳检测技术研究中存在的问题及发展方向 | 第16-17页 |
| 1.5 论文的主要研究内容和结构安排 | 第17-20页 |
| 1.5.1 论文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5.2 论文的结构安排 | 第18-20页 |
| 2 HMM的基本理论 | 第20-27页 |
| 2.1 HMM的基本思想 | 第20-23页 |
| 2.1.1 Markov链(马尔科夫链) | 第20-22页 |
| 2.1.2 HMM的基本概念 | 第22页 |
| 2.1.3 HMM的定义 | 第22-23页 |
| 2.2 HMM类型 | 第23-25页 |
| 2.3 HMM解决的三种问题 | 第25-27页 |
| 3 基于HMM的驾驶员疲劳评估模型的建立 | 第27-37页 |
| 3.1 特征参数介绍 | 第27-28页 |
| 3.2 确定Markov链的形状 | 第28-29页 |
| 3.3 确定基于HMM的驾驶员疲劳状态评估模型的观察值 | 第29-30页 |
| 3.4 隐马尔科夫的参数估计 | 第30-32页 |
| 3.4.1 Baum-Welch算法 | 第30-32页 |
| 3.4.2 初始模型选取 | 第32页 |
| 3.5 基于HMM的疲劳评估模型的训练 | 第32-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 驾驶疲劳模型的推理 | 第37-42页 |
| 4.1 后验概率 | 第37-38页 |
| 4.2 Viterbi算法 | 第38-39页 |
| 4.3 基于HMM的驾驶员疲劳评估模型推理 | 第39-40页 |
| 4.4 基于HMM的驾驶员疲劳评估模型的疲劳状态预测 | 第40-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 基于驾驶员疲劳评估模型的实验与分析 | 第42-54页 |
| 5.1 实验目的 | 第42页 |
| 5.2 实验方案 | 第42-46页 |
| 5.2.1 实验测评指标 | 第42-43页 |
| 5.2.2 实验与分析系统构建 | 第43-44页 |
| 5.2.3 实验环境 | 第44页 |
| 5.2.4 实验内容 | 第44-45页 |
| 5.2.5 实验流程 | 第45-46页 |
| 5.3 实验数据处理及分析 | 第46-53页 |
| 5.3.1 实验数据分析 | 第46-51页 |
| 5.3.2 HMM模型推测最可能隐藏状态序列及分析 | 第51页 |
| 5.3.3 网络模型分析 | 第51-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录A 附录内容名称 | 第60-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
