| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 智能交通系统 | 第10-11页 |
| 1.2.2 驾驶员行为检测 | 第11页 |
| 1.2.3 直线检测算法 | 第11-12页 |
| 1.2.4 肤色检测算法 | 第12-13页 |
| 1.2.5 人脸检测算法 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容和章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 驾驶员安全带佩戴识别 | 第15-34页 |
| 2.1 边缘检测 | 第15-17页 |
| 2.1.1 Roberts算子 | 第15-16页 |
| 2.1.2 Sobel算子 | 第16页 |
| 2.1.3 Canny算子 | 第16-17页 |
| 2.2 车窗定位 | 第17-26页 |
| 2.2.1 车辆粗定位 | 第17-18页 |
| 2.2.2 基于邻域色差均值的车窗定位 | 第18-21页 |
| 2.2.3 基于边缘检测和积分投影的车窗定位 | 第21-26页 |
| 2.3 基于Hough变换的安全带检测 | 第26-33页 |
| 2.3.1 高频强调滤波 | 第26-28页 |
| 2.3.2 Hough变换直线检测 | 第28-29页 |
| 2.3.3 驾驶员安全带佩戴识别算法 | 第29-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 驾驶员驾车打电话违章识别 | 第34-57页 |
| 3.1 人脸特征选取方法 | 第34-37页 |
| 3.1.1 Haar-like矩形特征 | 第34-35页 |
| 3.1.2 积分图与矩形特征值计算 | 第35-37页 |
| 3.2 Viola-Jones人脸检测算法 | 第37-40页 |
| 3.2.1 Adaboost算法 | 第38-39页 |
| 3.2.2 构建级联检测器 | 第39-40页 |
| 3.3 连通区域椭圆表示法 | 第40-48页 |
| 3.3.1 椭圆基本性质 | 第41-44页 |
| 3.3.2 椭圆的二阶矩 | 第44-46页 |
| 3.3.3 表示方法 | 第46-48页 |
| 3.4 基于Viola-Jones人脸检测的驾车打电话违章识别 | 第48-56页 |
| 3.4.1 肤色分割 | 第48-53页 |
| 3.4.2 打电话识别算法 | 第53-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 车辆压实线与不按车道行驶违章识别 | 第57-65页 |
| 4.1 混合高斯模型背景重建 | 第57-59页 |
| 4.2 车道线提取 | 第59-60页 |
| 4.3 车辆压实线违章识别 | 第60-62页 |
| 4.4 车辆不按车道行驶违章识别 | 第62-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 智能交通违章监测系统设计 | 第65-70页 |
| 5.1 智能交通违章监测系统简介 | 第65-66页 |
| 5.2 GUI用户图形界面设计 | 第66-68页 |
| 5.3 系统程序设计 | 第68-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献： | 第72-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他研究成果 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |