| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 本文研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 本文研究目的和意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 基于血液酒精浓度特征的检测方法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于生理和心理特征的检测方法 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于驾驶行为特征的检测方法 | 第13页 |
| 1.3 当前研究存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.4 本文研究内容和技术路线 | 第14-15页 |
| 1.4.1 本文研究内容 | 第14页 |
| 1.4.2 本文技术路线 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-18页 |
| 第2章 实验设计与构建样本库 | 第18-24页 |
| 2.1 实验设计 | 第18-22页 |
| 2.1.1 实验目的 | 第18页 |
| 2.1.2 实验对象 | 第18-19页 |
| 2.1.3 实验仪器 | 第19-20页 |
| 2.1.4 实验场景 | 第20页 |
| 2.1.5 实验流程 | 第20-22页 |
| 2.2 数据采集与处理 | 第22-23页 |
| 2.2.1 实验数据采集 | 第22-23页 |
| 2.2.2 实验数据处理 | 第23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 醉酒驾驶行为统计分析 | 第24-34页 |
| 3.1 速度分析 | 第24-25页 |
| 3.2 加速度分析 | 第25-26页 |
| 3.3 制动踏板踩踏深度分析 | 第26-27页 |
| 3.4 车辆偏离中心线距离分析 | 第27-28页 |
| 3.5 加速踏板踩踏深度分析 | 第28-30页 |
| 3.6 方向盘转角分析 | 第30-32页 |
| 3.6.1 方向盘转角变化规律分析 | 第30页 |
| 3.6.2 方向盘转角统计分析 | 第30-32页 |
| 3.7 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 醉酒驾驶行为特征提取 | 第34-54页 |
| 4.1 基于滑动数据窗的驾驶行为特征提取 | 第34-41页 |
| 4.1.1 基于方差分析的醉酒驾驶行为特征选择 | 第34-35页 |
| 4.1.2 滑动数据窗算法介绍 | 第35页 |
| 4.1.3 特征提取结果分析 | 第35-41页 |
| 4.2 基于样本熵和近似熵的特征提取 | 第41-48页 |
| 4.2.1 近似熵和样本熵算法介绍 | 第42-43页 |
| 4.2.2 基于近似熵和样本熵醉酒驾驶行为特征选择 | 第43-46页 |
| 4.2.3 特征提取结果分析 | 第46-48页 |
| 4.3 醉酒驾驶检测特征有效性分析 | 第48-52页 |
| 4.3.1 分析方法 | 第48-50页 |
| 4.3.2 分析结果 | 第50-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 醉酒驾驶检测模型研究 | 第54-76页 |
| 5.1 醉酒驾驶检测算法 | 第54-59页 |
| 5.1.1 k近邻算法介绍 | 第54-55页 |
| 5.1.2 SVM算法介绍 | 第55-57页 |
| 5.1.3 模型评估指标与评估方法 | 第57-59页 |
| 5.2 基于单特征参数的醉酒驾驶检测 | 第59-70页 |
| 5.2.1 基于KNN的醉酒驾驶检测模型 | 第59-64页 |
| 5.2.2 基于SVM的醉酒驾驶检测模型 | 第64-70页 |
| 5.3 基于特征加权融合的醉酒驾驶检测 | 第70-72页 |
| 5.3.1 特征加权融合方法介绍 | 第70页 |
| 5.3.2 基于特征加权融合的检测模型 | 第70-72页 |
| 5.4 检测模型识别效果对比分析 | 第72-74页 |
| 5.4.1 识别准确度对比分析 | 第72-73页 |
| 5.4.2 运行效率对比分析 | 第73-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-76页 |
| 总结与展望 | 第76-78页 |
| 研究总结 | 第76-77页 |
| 研究的创新点 | 第77页 |
| 研究展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84页 |