疲劳驾驶预警系统应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 疲劳驾驶监测方法研究 | 第10-13页 |
| 1.3.1 常见定位方法描述与比较 | 第10-11页 |
| 1.3.2 眼部特征描述与分析 | 第11-12页 |
| 1.3.3 疲劳度判定方法描述与比较 | 第12页 |
| 1.3.4 评价指标 | 第12-13页 |
| 1.4 课题主要内容 | 第13-15页 |
| 2 驾驶员面部定位算法研究 | 第15-31页 |
| 2.1 颜色空间 | 第15-18页 |
| 2.2 图像预处理 | 第18-21页 |
| 2.2.1 灰度化 | 第18-19页 |
| 2.2.2 图像滤波 | 第19-20页 |
| 2.2.3 直方图均衡 | 第20-21页 |
| 2.3 目标定位 | 第21-27页 |
| 2.3.1 矩形特征 | 第21-23页 |
| 2.3.2 积分图 | 第23-24页 |
| 2.3.3 弱分类器 | 第24-25页 |
| 2.3.4 强分类器 | 第25-26页 |
| 2.3.5 级联分类器 | 第26-27页 |
| 2.4 定位算法改进 | 第27-29页 |
| 2.4.1 问题描述 | 第27-28页 |
| 2.4.2 Camshift算法 | 第28-29页 |
| 2.5 人眼定位 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 驾驶员眼部特征识别研究 | 第31-41页 |
| 3.1 积分投影法人眼识别 | 第31-36页 |
| 3.1.1 阈值分割 | 第31-32页 |
| 3.1.2 积分投影 | 第32-33页 |
| 3.1.3 人眼状态评定 | 第33-34页 |
| 3.1.4 人脸图像校正 | 第34-36页 |
| 3.2 人眼识别算法改进 | 第36-39页 |
| 3.2.1 边缘提取 | 第36-37页 |
| 3.2.2 椭圆拟合 | 第37-38页 |
| 3.2.3 本课题人眼识别算法 | 第38-39页 |
| 3.3 疲劳判定 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 疲劳驾驶预警系统软硬件设计 | 第41-61页 |
| 4.1 系统平台方案 | 第41-46页 |
| 4.1.1 方案描述 | 第41-42页 |
| 4.1.2 AM5728平台 | 第42-43页 |
| 4.1.3 软件平台 | 第43-46页 |
| 4.2 FPGA采集卡电路 | 第46-49页 |
| 4.3 FPGA采集卡PCB设计 | 第49-53页 |
| 4.3.1 总体设计 | 第49-50页 |
| 4.3.2 电源设计 | 第50-51页 |
| 4.3.3 布线设计 | 第51-53页 |
| 4.4 软件开发 | 第53-59页 |
| 4.4.1 采集卡代码 | 第53-56页 |
| 4.4.2 底层驱动 | 第56页 |
| 4.4.3 应用层代码 | 第56-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 5 实验分析 | 第61-69页 |
| 5.1 人脸跟踪实时性验证 | 第61-63页 |
| 5.2 人眼定位 | 第63-64页 |
| 5.3 人眼识别 | 第64-67页 |
| 5.4 疲劳系统测试 | 第67-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 6 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 总结 | 第69页 |
| 6.2 展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录 | 第77页 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第77页 |
