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基于数据融合的危险驾驶行为识别与车辆跟踪算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-22页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-20页
        1.2.1 危险驾驶行为识别研究现状第11-17页
        1.2.2 车辆跟踪监测研究现状第17-20页
        1.2.3 现状分析与总结第20页
    1.3 主要研究内容第20-21页
    1.4 论文研究框架第21-22页
第二章 数据融合理论概述第22-26页
    2.1 数据融合基本原理第22-23页
    2.2 数据融合模型第23-25页
    2.3 本章小结第25-26页
第三章 危险驾驶行为识别算法研究第26-42页
    3.1 基于人眼的疲劳判别第26-33页
        3.1.1 人脸检测定位算法第26-30页
        3.1.2 人眼定位与状态识别算法第30-32页
        3.1.3 人眼疲劳识别第32-33页
    3.2 基于车道偏离的危险驾驶判别第33-39页
        3.2.1 图像预处理第34-36页
        3.2.2 车道线模型描述第36-37页
        3.2.3 车道线检测与识别第37-38页
        3.2.4 车道偏离危险驾驶识别第38-39页
    3.3 基于粗糙集数据融合的危险驾驶判断第39-41页
    3.4 本章小结第41-42页
第四章 基于数据融合的车辆跟踪算法研究第42-50页
    4.1 北斗/GPS双系统定位概述第42-43页
    4.2 北斗/GPS系统时空基准统一第43-44页
    4.3 定位解算算法第44-48页
    4.4 本章小结第48-50页
第五章 危险驾驶行为识别与车辆跟踪在危险驾驶预警中的应用第50-56页
    5.1 危险驾驶预警系统概述第50-51页
    5.2 数据采集模块第51-53页
    5.3 数据通讯模块第53页
    5.4 计算分析模块第53-54页
    5.5 车辆跟踪模块第54页
    5.6 信息发布模块第54页
    5.7 本章小结第54-56页
第六章 案例分析第56-64页
    6.1 人眼检测与疲劳识别第56-59页
    6.2 车道线检测与危险驾驶识别第59-61页
    6.3 基于粗糙集融合的危险驾驶判别第61-64页
第七章 结论与展望第64-66页
    7.1 结论第64页
    7.2 展望第64-66页
参考文献第66-72页
攻读硕士期间已发表的论文第72-74页
致谢第74-76页
附录第76-83页

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