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基于机器视觉的驾驶员疲劳监测算法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
1 绪论第8-13页
    1.1 课题研究背景第8-9页
    1.2 课题研究意义和目的第9页
    1.3 驾驶员疲劳国内外研究动态第9-12页
        1.3.1 国外研究成果第9-11页
        1.3.2 国内的研究成果第11-12页
    1.4 本文的研究内容第12页
    1.5 本章小结第12-13页
2 图像采集第13-16页
    2.1 图像采集选取的光源第13页
    2.2 图像采集的系统组成第13-15页
        2.2.1 红外图像的特性第14-15页
        2.2.2 红外摄像机的选择第15页
    2.3 本章小结第15-16页
3 基于人脸模板的眼睛粗定位算法第16-34页
    3.1 眼睛定位常用的方法第16页
    3.2 本文的算法第16-23页
        3.2.1 图像梯度变换第17-20页
        3.2.2 滑动匹配第20-23页
    3.3 评价函数的分析第23-29页
        3.3.1 本文中评价函数的理论分析第23-24页
        3.3.2 通过人脸正面研究评价函数的适应性第24-26页
        3.3.3 人脸在空间旋转对定位精确度和评价函数值的影响第26-27页
        3.3.4 人脸的大小影响定位到眼睛的准确性第27-29页
    3.4 实验结果分析第29-33页
        3.4.1 实验结果分析第29-30页
        3.4.2 模板定位点的偏差分析第30-31页
        3.4.3 函数采用的模板不足与改进第31-33页
    3.5 本章小结第33-34页
4 人眼精定位与驾驶员疲劳判断第34-40页
    4.1 人眼的精确定位第34-37页
    4.2 疲劳检测第37-39页
    4.3 本章小结第39-40页
5 总结与展望第40-42页
    5.1 本文的工作总结第40页
    5.2 本文的特色与创新之处第40-41页
    5.3 展望第41-42页
参考文献第42-45页
致谢第45-46页
攻读学位期间的研究成果第46页

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