基于多特征信息的疲劳驾驶检测系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| ·课题研究背景 | 第8页 |
| ·疲劳驾驶检测系统的研究现状 | 第8-9页 |
| ·疲劳驾驶检测国外研究现状 | 第8-9页 |
| ·疲劳驾驶检测国内研究现状 | 第9页 |
| ·研究内容 | 第9-10页 |
| ·本章小结 | 第10-11页 |
| 2 疲劳驾驶检测系统简介 | 第11-17页 |
| ·疲劳驾驶的定义及危害 | 第11-12页 |
| ·疲劳驾驶检测系统基本组成 | 第12-13页 |
| ·疲劳驾驶检测方法的分类 | 第13-16页 |
| ·基于生理和行为的检测方法 | 第13-14页 |
| ·基于视觉的检测方法 | 第14-15页 |
| ·基于信息融合的检测方法 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 3 驾驶员面部图像及道路图像采集 | 第17-28页 |
| ·全天时驾驶人员面部图像采集 | 第17-18页 |
| ·眼睛及嘴巴图片提取 | 第18-24页 |
| ·ADABOOST算法原理 | 第19-21页 |
| ·眼睛检测 | 第21-22页 |
| ·嘴巴检测 | 第22-24页 |
| ·道路图像采集 | 第24-25页 |
| ·实验结果及分析 | 第25-27页 |
| ·眼睛检测实验与分析 | 第25-26页 |
| ·嘴巴检测实验与分析 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 4 关键疲劳特征计算 | 第28-44页 |
| ·LBP理论 | 第31-33页 |
| ·计算眼睛开闭特征 | 第33-40页 |
| ·计算纹理特征滤波阈值 | 第33-36页 |
| ·计算特征矩阵描述向量 | 第36-38页 |
| ·支持向量机做开闭检测 | 第38-40页 |
| ·计算嘴巴开度特征 | 第40-42页 |
| ·计算二值化阈值 | 第40-42页 |
| ·嘴巴开度计算 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 5 车道偏离特征计算 | 第44-56页 |
| ·道路图像特征分析 | 第45-48页 |
| ·基于边缘的车道特征计算 | 第48-52页 |
| ·车道建模与车道识别 | 第52-54页 |
| ·图像平面中的道路模型 | 第53页 |
| ·车道模型参数计算 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 6 多特征疲劳分析 | 第56-73页 |
| ·基于PERCLOS原理的疲劳分析 | 第56-58页 |
| ·持续闭眼时长分析 | 第58页 |
| ·哈欠分析 | 第58-60页 |
| ·偏道分析 | 第60-63页 |
| ·疲劳特征融合分析 | 第63-70页 |
| ·多特征数据融合方法 | 第63-64页 |
| ·眼睛疲劳特征融合分析 | 第64-67页 |
| ·融合多特征权重分配及计算模型 | 第67-70页 |
| ·疲劳预警 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 结论 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
