基于方向盘握力的司机警觉度检测研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 表格索引 | 第8-9页 |
| 插图索引 | 第9-11页 |
| 主要符号对照表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究意义及目的 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 基于表情特征 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于生理特征 | 第14-15页 |
| 1.2.3 基于驾驶行为表现 | 第15-17页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第17页 |
| 1.4 论文安排 | 第17-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-20页 |
| 第二章 实验平台 | 第20-30页 |
| 2.1 模拟驾驶平台 | 第20-21页 |
| 2.2 握力信号采集系统 | 第21-28页 |
| 2.2.1 司机对方向盘的握盘习惯 | 第21-23页 |
| 2.2.2 压力传感器 | 第23-25页 |
| 2.2.3 转换电路的设计 | 第25-27页 |
| 2.2.4 USB 采集卡 | 第27-28页 |
| 2.3 被试反馈装置的设计 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 警觉度检测算法的研究 | 第30-54页 |
| 3.1 实验设计及数据采集 | 第30-32页 |
| 3.1.1 疲劳驾驶实验过程 | 第30页 |
| 3.1.2 实验数据的采集 | 第30-32页 |
| 3.2 数据处理流程 | 第32页 |
| 3.3 预处理 | 第32-33页 |
| 3.4 特征提取 | 第33-38页 |
| 3.4.1 时域特征的提取 | 第33-34页 |
| 3.4.2 时频特征的提取 | 第34-38页 |
| 3.5 特征平滑过滤 | 第38-44页 |
| 3.5.1 滑动平均方法 | 第38-39页 |
| 3.5.2 基于线性动力系统模型的平滑方法 | 第39-42页 |
| 3.5.3 线性动力系统模型的参数估计 | 第42-44页 |
| 3.6 警觉度标注 | 第44-46页 |
| 3.7 疲劳检测算法 | 第46-52页 |
| 3.7.1 k-最近邻算法 | 第46-47页 |
| 3.7.2 线性判别分析 | 第47-48页 |
| 3.7.3 支持向量机 | 第48-52页 |
| 3.8 本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 结果与分析 | 第54-62页 |
| 4.1 特征提取算法的性能分析 | 第54-56页 |
| 4.2 特征平滑算法的性能分析 | 第56-58页 |
| 4.3 警觉度估计算法的性能分析 | 第58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 本论文的主要工作 | 第62页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第70-72页 |
