| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 驾驶行为的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 行人安全行走的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 相关基础知识与技术介绍 | 第16-24页 |
| 2.1 智能手机传感器 | 第16-18页 |
| 2.1.1 重力传感器 | 第16-17页 |
| 2.1.2 三轴加速度传感器 | 第17页 |
| 2.1.3 三轴陀螺仪 | 第17-18页 |
| 2.1.4 摄像头 | 第18页 |
| 2.2 欧拉角 | 第18-21页 |
| 2.2.1 经典欧拉角 | 第19-20页 |
| 2.2.2 泰特-布莱恩角 | 第20页 |
| 2.2.3 旋转矩阵 | 第20-21页 |
| 2.3 计算机视觉和Open CV | 第21-23页 |
| 2.3.1 计算机视觉 | 第21-22页 |
| 2.3.2 OpenCV | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于加速度传感器的驾驶行为检测研究 | 第24-46页 |
| 3.1 系统概述 | 第24-25页 |
| 3.2 加速度重定向校准问题 | 第25-31页 |
| 3.2.1 手机坐标系和汽车坐标系 | 第25-26页 |
| 3.2.2 旋转矩阵 | 第26-28页 |
| 3.2.3 坐标系转换 | 第28-31页 |
| 3.3 手机干扰问题 | 第31-32页 |
| 3.4 司机身体受到振动问题 | 第32-33页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第33-39页 |
| 3.5.1 驾驶行为检测 | 第35-37页 |
| 3.5.2 路面状况检测 | 第37-38页 |
| 3.5.3 评分机制 | 第38-39页 |
| 3.6 系统设计 | 第39-44页 |
| 3.6.1 系统架构图 | 第39页 |
| 3.6.2 开发软件环境 | 第39-40页 |
| 3.6.3 Android客户端设计 | 第40页 |
| 3.6.4 传感器开发 | 第40-42页 |
| 3.6.5 系统功能测试 | 第42-44页 |
| 3.7 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于加速度传感器和摄像头的行人安全行走检测研究 | 第46-62页 |
| 4.1 系统概述 | 第46-47页 |
| 4.2 行走检测 | 第47-49页 |
| 4.2.1 手持手机行走问题 | 第47-48页 |
| 4.2.2 行走速度计算问题 | 第48-49页 |
| 4.3 人脸检测 | 第49-53页 |
| 4.3.1 人脸检测方法简介 | 第49-50页 |
| 4.3.2 Adaboost人脸检测算法介绍 | 第50-52页 |
| 4.3.3 基于OpenCV4Android的人脸检测实现 | 第52-53页 |
| 4.4 眼睛检测 | 第53-55页 |
| 4.4.1 眼睛识别 | 第53-54页 |
| 4.4.2 Harris角点检测 | 第54-55页 |
| 4.4.3 瞳孔姿态分析 | 第55页 |
| 4.5 算法基本流程图 | 第55-56页 |
| 4.6 系统实验评估 | 第56-61页 |
| 4.6.1 系统原型 | 第57页 |
| 4.6.2 行人行走速度分析 | 第57-59页 |
| 4.6.3 眼睛瞳孔姿态精确度分析 | 第59-60页 |
| 4.6.4 行走对系统的影响 | 第60页 |
| 4.6.5 系统评估 | 第60-61页 |
| 4.7 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 本文主要贡献 | 第62页 |
| 5.2 进一步研究工作 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 发表论文及参加课题一览表 | 第72页 |