驾驶员疲劳驾驶检测系统研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外驾驶疲劳检测研究状况 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要内容和结构安排 | 第12-13页 |
| 第2章 疲劳检测方法 | 第13-26页 |
| 2.1 疲劳程度检测指标 | 第13-14页 |
| 2.2 PERCLOS算法 | 第14-17页 |
| 2.2.1 PERCLOS算法的内容 | 第14-15页 |
| 2.2.2 PERCLOS算法的来源 | 第15-17页 |
| 2.3 疲劳检测系统 | 第17-25页 |
| 2.3.1 系统检测过程 | 第17-24页 |
| 2.3.2 算法的评价标准 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 人脸检测方法 | 第26-46页 |
| 3.1 人脸检测方法分类 | 第26-36页 |
| 3.1.1 基于知识模型的方法 | 第26-32页 |
| 3.1.2 基于统计模型的方法 | 第32-36页 |
| 3.2 基于Haar特征的AdaBoost算法 | 第36-44页 |
| 3.2.1 Haar特征 | 第36-37页 |
| 3.2.2 积分图 | 第37-40页 |
| 3.2.3 分类器 | 第40-43页 |
| 3.2.4 人脸检测 | 第43-44页 |
| 3.3 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 人眼检测方法 | 第46-54页 |
| 4.1 人眼检测方法分类 | 第46-48页 |
| 4.1.1 基于几何特征的人眼检测 | 第46页 |
| 4.1.2 基于模板的人眼检测 | 第46-47页 |
| 4.1.3 基于霍夫变换的人眼检测 | 第47-48页 |
| 4.1.4 基于灰度投影的人眼检测 | 第48页 |
| 4.2 基于灰度投影的人眼检测算法 | 第48-53页 |
| 4.2.1 人眼检测 | 第48-51页 |
| 4.2.2 边缘检测 | 第51-52页 |
| 4.2.3 人眼疲劳状态的检测 | 第52-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 疲劳检测结果分析 | 第54-61页 |
| 5.1 人脸检测结果分析 | 第54-57页 |
| 5.1.1 训练样本 | 第54-55页 |
| 5.1.2 样本训练结果 | 第55页 |
| 5.1.3 人脸检测 | 第55-57页 |
| 5.1.4 人脸检测的结果分析 | 第57页 |
| 5.2 人眼检测结果及状态检测 | 第57-60页 |
| 5.2.1 人眼检测结果分析 | 第57-59页 |
| 5.2.2 人眼状态检测 | 第59-60页 |
| 5.2.3 人眼检测结果分析 | 第60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
