| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第9-17页 |
| 1.1 选题的背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的技术路线 | 第13-14页 |
| 1.5 论文的主要创新点 | 第14页 |
| 1.6 论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 1.7 本章小结 | 第15-17页 |
| 第二章 实验设计与数据采集 | 第17-22页 |
| 2.1 实验设备 | 第17-20页 |
| 2.1.1 红外技术及红外摄像头 | 第17-19页 |
| 2.1.2 视频采集卡 | 第19页 |
| 2.1.3 计算机 | 第19-20页 |
| 2.2 驾驶员样本选择 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 图像处理算法设计 | 第22-38页 |
| 3.1 算法思路 | 第22-23页 |
| 3.2 图像预处理 | 第23-26页 |
| 3.2.1 彩色图像灰度化 | 第23-24页 |
| 3.2.2 图像去噪 | 第24-26页 |
| 3.3 驾驶员脸颈区域静态识别 | 第26-32页 |
| 3.3.1 帧差源图像搜索 | 第27页 |
| 3.3.2 帧差图像二值化 | 第27-28页 |
| 3.3.3 细小斑点和纤细物去除 | 第28-29页 |
| 3.3.4 脸颈感兴趣区域定位 | 第29页 |
| 3.3.5 脸颈皮肤灰度均值计算 | 第29页 |
| 3.3.6 初始脸颈区域识别定位 | 第29-30页 |
| 3.3.7 脸颈区域静态识别算法处理结果 | 第30-32页 |
| 3.4 驾驶员脸颈区域动态识别 | 第32-35页 |
| 3.4.1 脸颈感兴趣区域定位 | 第32-33页 |
| 3.4.2 脸颈皮肤灰度均值计算 | 第33页 |
| 3.4.3 脸颈区域识别 | 第33页 |
| 3.4.4 脸颈区域动态识别算法处理结果 | 第33-35页 |
| 3.5 脸颈可见皮肤轮廓提取 | 第35页 |
| 3.6 轮廓特征参数定义 | 第35-37页 |
| 3.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 后视镜查看行为判定 | 第38-41页 |
| 4.1 累计概率局部峰值规律 | 第38-40页 |
| 4.2 后视镜查看行为判定原理 | 第40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 软硬件系统集成开发 | 第41-54页 |
| 5.1 系统总体设计 | 第41页 |
| 5.2 硬件结构设计 | 第41-44页 |
| 5.2.1 核心处理模块 | 第41-43页 |
| 5.2.2 图像采集模块与报警模块 | 第43页 |
| 5.2.3 图像显示模块 | 第43-44页 |
| 5.3 软件开发 | 第44-51页 |
| 5.3.1 基于OpenCV的图像接口 | 第44-45页 |
| 5.3.2 基于Qt on Linux的用户界面设计 | 第45-46页 |
| 5.3.3 Qt+OpenCV编译环境的搭建 | 第46-49页 |
| 5.3.4 软件介绍 | 第49-51页 |
| 5.4 软硬件集成及系统测试 | 第51-52页 |
| 5.4.1 树莓派上安装RASPBIAN系统 | 第51页 |
| 5.4.2 系统在树莓派上运行 | 第51-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第六章 系统验证与结果分析 | 第54-58页 |
| 第七章 总结与展望 | 第58-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 主要研究成果 | 第65页 |