第一章 绪论 | 第1-18页 |
1.1 机动车驾驶员驾驶疲劳测评方法研究的意义 | 第10-12页 |
1.2 机动车驾驶员驾驶疲劳问题的国内外研究状况 | 第12-16页 |
1.3 本论文的研究内容 | 第16-18页 |
第二章 图像技术基础 | 第18-39页 |
2.1 图像的颜色模型 | 第18-23页 |
2.2 图像数字化 | 第23-24页 |
2.3 图像格式 | 第24-28页 |
2.4 图像分割 | 第28-29页 |
2.5 直方图的性质 | 第29-30页 |
2.6 边界阈值选择 | 第30-31页 |
2.7 边缘检测 | 第31-34页 |
2.8 图像二值化 | 第34-35页 |
2.9 正态分布 | 第35-39页 |
第三章 机动车驾驶员驾驶疲劳的机理 | 第39-53页 |
3.1 驾驶疲劳的概念 | 第39-40页 |
3.2 驾驶疲劳的心理学机理 | 第40-41页 |
3.3 驾驶疲劳的生理学机理 | 第41-48页 |
3.4 驾驶疲劳的行为科学机理 | 第48-49页 |
3.5 传统的驾驶员行车时的眼动记录 | 第49-51页 |
3.6 测试的方法 | 第51-52页 |
3.7 小结 | 第52-53页 |
第四章 机动车驾驶员驾驶疲劳检测硬件设计 | 第53-70页 |
4.1 机动车驾驶员驾驶疲劳测评系统的硬件组成 | 第53-54页 |
4.2 CCD摄像机的特点和性能指标 | 第54-59页 |
4.3 高速彩色图像采集卡 | 第59-64页 |
4.4 DH-VRT-CG200图像采集卡基于PCI总线协议 | 第64-66页 |
4.5 DH-VRT-CG200图像采集卡主要技术性能及指标 | 第66页 |
4.6 YUV--RGB彩色空间格式变换 | 第66-67页 |
4.7 报警电路 | 第67-69页 |
4.8 小结 | 第69-70页 |
第五章 机动车驾驶员驾驶疲劳的识别算法 | 第70-85页 |
5.1 数字图象处理的基本过程 | 第70页 |
5.2 人脸定位的方法 | 第70-71页 |
5.3 人脸识别的方法 | 第71-72页 |
5.4 人脸皮肤色彩的高斯模型 | 第72-77页 |
5.5 算法的实现过程 | 第77-78页 |
5.6 眼睛识别与追踪 | 第78-81页 |
5.7 机动车驾驶员驾驶疲劳的识别方法 | 第81-84页 |
5.8 小结 | 第84-85页 |
第六章 机动车驾驶员驾驶疲劳的实验评价 | 第85-97页 |
6.1 机动车驾驶员驾驶疲劳测评软件系统 | 第85-90页 |
6.2 驾驶员脸部图像二值化阈值的确定 | 第90页 |
6.3 驾驶员疲劳阈值的确定 | 第90-93页 |
6.4 评价方法 | 第93页 |
6.5 驾驶员疲劳识别流程(VB6.0) | 第93-96页 |
6.6 小结 | 第96-97页 |
第七章 总结与展望 | 第97-101页 |
7.1 总结 | 第97-99页 |
7.2 创新点 | 第99页 |
7.3 展望 | 第99页 |
7.4 论文不足 | 第99-101页 |
参考文献 | 第101-106页 |
致谢 | 第106-107页 |
攻读博士学位期间发表的学术论文及专利 | 第107页 |