![机器视觉技术在安全辅助驾驶中的应用](https://cover.qianqiantushu.cc/68/s6d25087.jpg)
第1章 绪论 1
1.1 安全辅助驾驶技术 1
1.1.1 安全辅助驾驶系统 2
1.1.2 安全辅助驾驶技术发展 3
1.1.3 安全辅助控制系统 10
1.1.4 安全辅助系统 11
1.1.5 安全辅助驾驶系统分类 14
1.2 驾驶员安全状态检测技术 15
1.2.1 直接检测法 18
1.2.2 间接检测法 20
1.2.3 驾驶员疲劳原因及预防措施 24
1.3 本章小结 27
第2章 基于机器视觉的驾驶员安全状态监测 29
2.1 驾驶员面部定位算法 29
2.1.1 面部检测概述 30
2.1.2 颜色空间的转换 34
2.1.3 系统选用颜色 46
2.1.4 基于高斯分布的皮肤颜色模型 51
2.1.5 面部定位算法 53
2.1.6 小结 58
2.2 驾驶员眼睛定位算法 58
2.2.1 眼睛定位方法概述 58
2.2.2 人眼定位图像预处理 61
2.2.3 驾驶员眼睛定位 79
2.2.4 小结 88
2.3 驾驶员眼睛跟踪算法 88
2.3.1 目标跟踪方法概述 92
2.3.2 感兴趣区域 102
2.3.3 Hausdorff距离 103
2.3.4 眼睛目标跟踪 104
2.3.5 试验验证 104
2.3.6 提高算法处理速度的方法 105
2.3.7 小结 107
2.4 本章小结 107
第3章 驾驶员疲劳状态分析 109
3.1 基于神经网络方法的疲劳状态分析 110
3.1.1 概述 111
3.1.2 模式识别和模式 112
3.1.3 人工神经网络 116
3.1.4 选取反向传播(BP)网络的原因 121
3.1.5 BP神经网络的结构 122
3.1.6 BP神经网络的学习算法 122
3.1.7 隐层节点数的优化与选取 124
3.1.8 学习率η对学习速度的影响 126
3.1.9 两种识别算法举例 126
3.1.10 眨眼频率分析 133
3.1.11 小结 133
3.2 基于特征提取方法的疲劳状态分析 134
3.2.1 概述 134
3.2.2 特征与特征提取 134
3.2.3 几何畸变矫正 141
3.2.4 驾驶员眼睛纹理特征的提取 144
3.2.5 驾驶员眼睛几何特征的提取 156
3.2.6 小结 164
3.3 基于模糊控制的疲劳状态分析 164
3.3.1 模糊控制 164
3.3.2 变量选择与论域分割 165
3.3.3 模糊控制规则 165
3.3.4 模糊控制器对疲劳程度的评判 166
3.4 本章小结 167
第4章 驾驶员注意力状态分析 169
4.1 驾驶员面部朝向计算方法 171
4.1.1 驾驶员注意特征检测系统构建 171
4.1.2 面部特征定位 172
4.1.3 驾驶员面部朝向计算方法 181
4.1.4 小结 192
4.2 驾驶员注意力分散 192
4.2.1 体系概述 192
4.2.2 注意力分散检测 195
4.2.3 注意力分散种类及判定 196
4.3 驾驶员视线方向识别 197
4.3.1 Multi-PCA 197
4.3.2 基于Multi-PCA的眼睛视线方向识别 201
4.3.3 实验结果及分析 204
4.4 本章小结 205
第5章 总结与展望 206
5.1 总结 206
5.1.1 成果 207
5.1.2 创新点 209
5.1.3 不足及建议 210
5.2 展望 211
5.3 结束语 213
参考文献 215
- 《钒产业技术及应用》高峰,彭清静,华骏主编 2019
- 《现代水泥技术发展与应用论文集》天津水泥工业设计研究院有限公司编 2019
- 《英汉翻译理论的多维阐释及应用剖析》常瑞娟著 2019
- 《数据库技术与应用 Access 2010 微课版 第2版》刘卫国主编 2020
- 《区块链DAPP开发入门、代码实现、场景应用》李万胜著 2019
- 《虚拟流域环境理论技术研究与应用》冶运涛蒋云钟梁犁丽曹引等编著 2019
- 《当代翻译美学的理论诠释与应用解读》宁建庚著 2019
- 《计算机辅助平面设计》吴轶博主编 2019
- 《第一性原理方法及应用》李青坤著 2019
- 《教师教育系列教材 心理学原理与应用 第2版 视频版》郑红,倪嘉波,刘亨荣编;陈冬梅责编 2020