基于机器视觉的复杂工况下驾驶人疲劳状态检测方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 主要符号对照表 | 第9-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-27页 |
| 1.1 引言 | 第15-16页 |
| 1.2 驾驶人疲劳状态检测研究现状 | 第16-26页 |
| 1.2.1 基于驾驶人生理参数的疲劳检测方法 | 第17-18页 |
| 1.2.2 基于驾驶人生理反应参数的疲劳检测方法 | 第18-24页 |
| 1.2.3 基于驾驶人操作行为的疲劳检测方法 | 第24-25页 |
| 1.2.4 基于车辆行驶信息的疲劳检测方法 | 第25-26页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第26-27页 |
| 第2章 驾驶人疲劳状态检测系统总体设计 | 第27-35页 |
| 2.1 系统硬件配置 | 第27-30页 |
| 2.1.1 疲劳检测的复杂性 | 第27-28页 |
| 2.1.2 系统硬件配置参数 | 第28-30页 |
| 2.2 系统软件配置 | 第30-31页 |
| 2.3 实验方案设计 | 第31-33页 |
| 2.4 关键问题研究 | 第33-35页 |
| 第3章 驾驶人 3D人脸建模 | 第35-76页 |
| 3.1 算法概述 | 第35-36页 |
| 3.2 基于ASM算法的特征点定位 | 第36-41页 |
| 3.3 基于ASEF算法的特征点定位 | 第41-48页 |
| 3.3.1 ASEF算法基本原理 | 第41-46页 |
| 3.3.2 基于ASEF算法的ASM算法修正 | 第46-48页 |
| 3.4 基于CLM算法的特征点定位 | 第48-57页 |
| 3.4.1 局部检测算子 | 第49-53页 |
| 3.4.2 全局统计模型 | 第53-57页 |
| 3.5 驾驶人 3D人脸建模 | 第57-68页 |
| 3.5.1 正面人脸检测 | 第57-59页 |
| 3.5.2 3D人脸建模 | 第59-62页 |
| 3.5.3 头部姿态检测 | 第62-68页 |
| 3.6 实验结果与结论 | 第68-74页 |
| 3.6.1 ASEF算法最优参数及鲁棒性测试 | 第68-70页 |
| 3.6.2 ASEF算法修正ASM算法精度测试 | 第70-71页 |
| 3.6.3 驾驶人 3D人脸建模精度及鲁棒性测试 | 第71-74页 |
| 3.7 本章小结 | 第74-76页 |
| 第4章 驾驶人眼睛动作检测 | 第76-110页 |
| 4.1 算法概述 | 第76-77页 |
| 4.2 基于CMOG特征的睁闭眼判别 | 第77-82页 |
| 4.2.1 HOG特征基本思想 | 第77-78页 |
| 4.2.2 共生矩阵梯度信息采集 | 第78-80页 |
| 4.2.3 图像预处理 | 第80-82页 |
| 4.3 眼角点检测 | 第82-92页 |
| 4.3.1 眼睛区域特征点检测 | 第82-86页 |
| 4.3.2 特征点有效性校验 | 第86-90页 |
| 4.3.3 眼睛区域特征点跟踪 | 第90-92页 |
| 4.4 虹膜中心检测 | 第92-99页 |
| 4.4.1 虹膜中心检测算法 | 第92-97页 |
| 4.4.2 夜晚工况虹膜中心检测 | 第97-99页 |
| 4.5 眼睛轮廓定位 | 第99-103页 |
| 4.5.1 自适应肤色检测 | 第99-101页 |
| 4.5.2 眼睑轮廓定位 | 第101-103页 |
| 4.6 实验结果及结论 | 第103-109页 |
| 4.6.1 CMOG特征最优参数及性能测试 | 第103-106页 |
| 4.6.2 虹膜中心检测最优参数及性能测试 | 第106-108页 |
| 4.6.3 自适应肤色检测算法鲁棒性测试 | 第108-109页 |
| 4.7 本章小结 | 第109-110页 |
| 第5章 驾驶人疲劳状态检测建模 | 第110-132页 |
| 5.1 疲劳样本获取 | 第110-111页 |
| 5.2 疲劳特征建立 | 第111-119页 |
| 5.2.1 疲劳特征定义 | 第111-116页 |
| 5.2.2 疲劳特征获取 | 第116-119页 |
| 5.3 疲劳状态辨识 | 第119-128页 |
| 5.3.1 疲劳特征离散化 | 第120-121页 |
| 5.3.2 贝叶斯网络建模 | 第121-128页 |
| 5.4 实验结果与结论 | 第128-131页 |
| 5.5 本章小结 | 第131-132页 |
| 第6章 结论 | 第132-134页 |
| 参考文献 | 第134-143页 |
| 致谢 | 第143-145页 |
| 附录A 驾驶人疲劳状态检测贝叶斯网络参数 | 第145-151页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第151-152页 |
