基于DSP的疲劳检测算法及应用优化研究
| 目录 | 第4-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 英文缩略词 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| 1.1 疲劳／瞌睡检测的意义 | 第11-12页 |
| 1.2 瞌睡的生理学特点 | 第12页 |
| 1.3 疲劳／瞌睡驾驶的研究与现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的研究和创新 | 第13-14页 |
| 第二章 基于视频的疲劳／瞌睡检测方法的研究 | 第14-17页 |
| 第三章 疲劳／瞌睡检测的系统设计 | 第17-23页 |
| 3.1 系统设计 | 第17-21页 |
| 3.2 人眼的红外辐射特性 | 第21-22页 |
| 3.3 反射点分析 | 第22-23页 |
| 第四章 头部的定位和跟踪 | 第23-30页 |
| 4.1 基于彩色空间的方法 | 第23-25页 |
| 4.2 背景更新方法 | 第25-28页 |
| 4.3 网格法跟踪头部 | 第28-30页 |
| 第五章 眼睛的定位和跟踪 | 第30-37页 |
| 5.1 确定反射点位置 | 第30-31页 |
| 5.2 模板匹配方法 | 第31-32页 |
| 5.3 眼睛跟踪算法 | 第32-34页 |
| 5.4 卡尔曼滤波 | 第34-37页 |
| 第六章 眼睛参数的计算和状态判断 | 第37-47页 |
| 6.1 眼睛区域二值化分割 | 第37-39页 |
| 6.2 眼睛特征参数提取 | 第39-46页 |
| 6.2.1 瞳孔 | 第39-42页 |
| 6.2.2 虹膜 | 第42-44页 |
| 6.2.3 眼角 | 第44页 |
| 6.2.4 眼睑 | 第44页 |
| 6.2.5 眼睑曲率 | 第44-45页 |
| 6.2.6 眼睛面积 | 第45-46页 |
| 6.3 眼睛状态识别 | 第46-47页 |
| 第七章 系统评测 | 第47-55页 |
| 7.1 实验目的 | 第47页 |
| 7.2 实验方法 | 第47页 |
| 7.3 实验结果和讨论 | 第47-55页 |
| 7.3.1 反射点定位结果 | 第48-49页 |
| 7.3.2 瞳孔定位结果 | 第49-51页 |
| 7.3.3 虹膜定位结果 | 第51页 |
| 7.3.4 眼睛特征的提取结果 | 第51-55页 |
| 第八章 系统优化方法 | 第55-65页 |
| 8.1 开发C代码 | 第55页 |
| 8.2 优化C代码 | 第55-57页 |
| 8.3 Cache优化策略 | 第57-59页 |
| 8.4 EDMA资源优化 | 第59-63页 |
| 8.4.1 EDMA的控制机制 | 第60-62页 |
| 8.4.2 EDMA技术在疲劳检测系统中的应用 | 第62-63页 |
| 8.5 算法级优化 | 第63-64页 |
| 8.6 优化性能分析 | 第64-65页 |
| 结束语 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第70-71页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第71页 |
