汽车驾驶员疲劳预警系统设计与实现
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 论文的主要工作及章节安排 | 第11-12页 |
| 2 相关理论及技术介绍 | 第12-18页 |
| 2.1 基于视觉特征的疲劳检测原理 | 第12-14页 |
| 2.2 特征提取的关键算法 | 第14-16页 |
| 2.2.1 面部定位 | 第14-15页 |
| 2.2.2 区域分割 | 第15-16页 |
| 2.2.3 车道线检测 | 第16页 |
| 2.3 本章小结 | 第16-18页 |
| 3 系统总体设计 | 第18-24页 |
| 3.1 需求分析及设计要求 | 第18-19页 |
| 3.2 系统总体方案设计 | 第19-23页 |
| 3.2.1 硬件设计方案 | 第20-22页 |
| 3.2.2 软件设计方案 | 第22-23页 |
| 3.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 4 系统硬件设计 | 第24-42页 |
| 4.1 图像采集模块设计 | 第24-29页 |
| 4.2 图像显示模块设计 | 第29-34页 |
| 4.2.1 ADV7511芯片介绍 | 第29-30页 |
| 4.2.2 ADV7511驱动控制逻辑设计 | 第30-34页 |
| 4.3 语音输出模块设计 | 第34-39页 |
| 4.3.1 ADAU1761芯片介绍 | 第35页 |
| 4.3.2 ADAU1761驱动控制逻辑设计 | 第35-39页 |
| 4.4 SOC系统设计 | 第39-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 5 系统软件设计 | 第42-80页 |
| 5.1 软件开发平台环境搭建 | 第42-47页 |
| 5.1.1 定制Linux操作系统 | 第42-44页 |
| 5.1.2 Qt图形库移植 | 第44-45页 |
| 5.1.3 OpenCV图像处理库移植 | 第45-47页 |
| 5.2 图像采集 | 第47-50页 |
| 5.3 特征提取 | 第50-69页 |
| 5.3.1 人脸面部定位与跟踪 | 第50-54页 |
| 5.3.2 人脸面部特征提取 | 第54-66页 |
| 5.3.3 车道线检测与特征提取 | 第66-69页 |
| 5.4 状态综合判断 | 第69-73页 |
| 5.5 疲劳预警 | 第73-78页 |
| 5.5.1 疲劳预警界面设计 | 第73-76页 |
| 5.5.2 疲劳预警语音输出 | 第76-78页 |
| 5.6 本章小结 | 第78-80页 |
| 6 系统实验及结果分析 | 第80-92页 |
| 6.1 系统实物 | 第80页 |
| 6.2 实验结果与评测 | 第80-90页 |
| 6.3 本章小结 | 第90-92页 |
| 7 总结与展望 | 第92-94页 |
| 7.1 课题工作总结 | 第92-93页 |
| 7.2 下一步研究方向 | 第93-94页 |
| 致谢 | 第94-96页 |
| 参考文献 | 第96-100页 |
| 附录 | 第100页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第100页 |
| B. 作者在攻读硕士学位期间参与的竞赛及获奖情况 | 第100页 |
