| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的技术路线 | 第13-15页 |
| 第2章 道路路侧连续景观的提取及量化研究 | 第15-29页 |
| 2.1 道路路侧景观分析 | 第15-20页 |
| 2.1.1 道路路侧景观概念 | 第15页 |
| 2.1.2 道路路侧景观的特点 | 第15-16页 |
| 2.1.3 道路路侧景观分类 | 第16-18页 |
| 2.1.4 路侧景观的视觉影响机理分析 | 第18-20页 |
| 2.2 道路路侧景观连续性分析 | 第20-24页 |
| 2.2.1 道路路侧景观连续性定义 | 第20页 |
| 2.2.2 典型公路路侧景观选取 | 第20-24页 |
| 2.3 试验场景的量化提取 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 试验平台搭建及数据采集 | 第29-35页 |
| 3.1 试验目的及意义 | 第29页 |
| 3.2 试验平台搭建 | 第29-32页 |
| 3.2.1 Smart-eye Pro 5.7 眼动仪 | 第29-30页 |
| 3.2.2 驾驶员模拟器 | 第30-31页 |
| 3.2.3 Biopac MP100 多导生理记录仪 | 第31-32页 |
| 3.3 驾驶员模拟器模拟试验数据采集 | 第32-33页 |
| 3.3.1 试验条件设定 | 第32页 |
| 3.3.2 试验思路 | 第32-33页 |
| 3.3.3 试验数据提取 | 第33页 |
| 3.3.4 试验数据采集时的注意事项 | 第33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 基于神经网络模型的驾驶员疲劳模型构建 | 第35-49页 |
| 4.1 神经网络结构 | 第35-40页 |
| 4.1.1 神经元的结构模型 | 第35-36页 |
| 4.1.2 神经网络的互连方式 | 第36-38页 |
| 4.1.3 BP 神经网络 | 第38-40页 |
| 4.2 Matlab 神经网络工具包 | 第40-46页 |
| 4.2.1 Matlab 软件介绍 | 第40-41页 |
| 4.2.2 Matlab 神经网络工具箱 | 第41-46页 |
| 4.3 构建基于神经网络的驾驶员疲劳模型 | 第46-48页 |
| 4.3.1 驾驶员疲劳指标的选取——PERCLOS 方法 | 第46-47页 |
| 4.3.2 驾驶员疲劳模型框架 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 道路景观连续性对驾驶员疲劳影响规律研究 | 第49-61页 |
| 5.1 各典型道路路侧景观与驾驶员疲劳相关性分析 | 第49-54页 |
| 5.2 基于神经网络模型的道路景观疲劳分析 | 第54-59页 |
| 5.2.1 神经网络模型的训练 | 第54-55页 |
| 5.2.2 道路景观连续性对照数据分析 | 第55-59页 |
| 5.3 基于驾驶员疲劳的道路景观连续性设计建议 | 第59-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 全文总结 | 第61-62页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
