| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 问题的提出与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 驾驶员多行为传感器测试系统 | 第11-12页 |
| 1.2.2 生理电信号状态分析与特征提取 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于视觉的驾驶员行为分析与特征提取 | 第13-14页 |
| 1.2.4 传感器信息融合 | 第14-15页 |
| 1.2.5 驾驶员模型与驾驶模式 | 第15-16页 |
| 1.3 目前存在的主要问题 | 第16页 |
| 1.4 本文的主要内容与章节安排 | 第16-20页 |
| 1.4.1 本文研究目标与研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第17-20页 |
| 第2章 驾驶员多源信息采集系统结构 | 第20-26页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 驾驶状态分析 | 第20-21页 |
| 2.3 多源信息采集系统结构 | 第21-25页 |
| 2.3.1 模拟驾驶器 | 第22-23页 |
| 2.3.2 数据采集系统 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于生理电信号的驾驶行为分析与特征提取 | 第26-40页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 脑电信号与肌电信号产生机理 | 第26-27页 |
| 3.3 信号特征提取算法研究 | 第27-31页 |
| 3.3.1 肌电信号特征提取 | 第27-29页 |
| 3.3.2 脑电信号特征提取 | 第29-31页 |
| 3.4 实验设计与结果分析 | 第31-39页 |
| 3.4.1 实验设计 | 第31-32页 |
| 3.4.2 数据处理 | 第32-35页 |
| 3.4.3 结果分析 | 第35-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于多路视觉信息的驾驶行为分析与特征提取 | 第40-54页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 图像处理算法研究 | 第40-45页 |
| 4.2.1 图像预处理 | 第40-41页 |
| 4.2.2 人脸检测与特征提取 | 第41-43页 |
| 4.2.3 姿态检测与特征提取 | 第43-45页 |
| 4.3 实验设计与结果分析 | 第45-52页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第45页 |
| 4.3.2 图像处理 | 第45-49页 |
| 4.3.3 结果分析 | 第49-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 基于多源信息融合的驾驶模式分析 | 第54-64页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 驾驶模式与融合理论 | 第54-58页 |
| 5.2.1 驾驶模式定义 | 第54-55页 |
| 5.2.2 信息融合理论 | 第55-58页 |
| 5.3 基于模糊综合评价与DS证据理论的驾驶员信息融合 | 第58-60页 |
| 5.4 实验设计与结果分析 | 第60-63页 |
| 5.4.1 实验设计与数据融合 | 第60-62页 |
| 5.4.2 结果分析 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 全文总结 | 第64-66页 |
| 6.1 论文的研究工作总结 | 第64-65页 |
| 6.1.1 论文背景概述 | 第64页 |
| 6.1.2 论文工作总结 | 第64-65页 |
| 6.2 需要进一步研究的问题 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 作者简介及研究成果 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |