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A部分 驾驶行为与建模系统 3

第1章 多模式驾驶员压力检测 3

1.1简介 3

1.2 UTDrive资料库、数据子集和转录协议 4

1.3利用语言信号进行压力检测 7

1.4使用CAN总线信号的分心/压力检测 12

1.5小结 15

参考文献 16

第2章 根据语音分析驾驶员的情绪 18

2.1简介 18

2.2 MFCC- MLP语音情绪 19

2.3语音情绪识别和分类实验 22

2.4小结、结论和未来的工作 24

参考文献 25

第3章 根据驾驶操作信号辨别驾驶员状态 26

3.1简介 26

3.2驾驶行为信号特征 28

3.3驾驶行为模型 32

3.4实验结果 34

3.5小结 46

参考文献 47

第4章 基于分层模式分割的驾驶员行为多层建模 48

4.1简介 48

4.2分层模式分割 49

4.3驾驶行为数据的分析 52

4.4讨论 57

4.5小结 59

参考文献 59

B部分 车载交互系统/语音系统 63

第5章 车载通信系统的评价 63

5.1简介 63

5.2边界条件 68

5.3车载通信系统的信号处理 71

5.4 ICC系统相关的评估类型 77

5.5车载通信系统的评估 78

5.6对ICC系统自动评估的几点想法 88

5.7小结 89

参考文献 90

第6章 车内宽频带免提——系统设计和测试的新挑战 92

6.1简介 92

6.2传输延迟 93

6.3倾听的语音质量 94

6.4回声性能 97

6.5小结 101

参考文献 101

第7章 “先讲后按”（TAP）：一种新颖的方式启动车内语音对话 103

7.1简介 103

7.2 TAP系统 104

7.3声学回声消除和后置滤波器 105

7.4集成的噪声降低和语言活动的检测 106

7.5实验装置 107

7.6结果 108

7.7小结 110

参考文献 110

第8章 对动态环境的认知对话系统：进展和挑战 111

8.1简介 111

8.2相关研究 112

8.3驾驶模拟器 113

8.4交互设置 114

8.5记录设定 114

8.6记录软件 115

8.7用户状态检测 116

8.8认知建模 118

8.9小结 119

参考文献 120

第9章 车载语音和噪声语料库 121

9.1简介 121

9.2 UT- D车辆噪声语料库 123

9.3 CU移动 126

9.4噪声分析和模型 128

9.5小结 131

参考文献 131

第10章 基于语音对话系统互动的增强型车载语音识别的极大似然框架 132

10.1简介 132

10.2用于车内环境的LIMA Mel滤波器组噪声减除 134

10.3实验程序 138

10.4数据分析和建议 140

10.5小结 144

参考文献 144

第11章 在车载环境中应用变分模型进行鲁棒语音识别的特征补偿 146

11.1简介 146

11.2 CU移动语料库 147

11.3变分模型分量 147

11.4采用变分模型组合的基于PCGMM特征补偿 150

11.5实验结果 151

11.6小结 154

参考文献 154

第12章 在免提通信中使用感知滤波器组来进行双通道语音增强 156

12.1简介 156

12.2双通道语音增强 157

12.3实验 160

12.4小结 161

参考文献 162

第13章 车内多送话器语音的最优增强 163

13.1简介 163

13.2推荐的方法 164

13.3真实的汽车数据试验 169

13.4小结 170

参考文献 171

C部分 车辆的动力学、视觉、主动安全和资料库 175

第14章 为安全辅助驾驶提供交通路口的参考视图 175

14.1简介 175

14.2方法 176

14.3实际和虚拟摄像头 177

14.4生成引用视图 178

14.5实验结果 180

14.6小结 181

参考文献 182

第15章 具有“环境感知”功能的汽车主动安全性和辅助驾驶的计算机视觉系统 183

15.1简介 183

15.2计算机视觉系统的车载应用 184

15.3系统效用分析和机电一体化集成 187

15.4小结 190

参考文献 191

第16章 使用立体相机集成行人检测与定位 193

16.1简介 193

16.2总体策略 194

16.3行人检测 196

16.4行人实例的定位 196

16.5利用先验高度分布 197

16.6实验结果 198

16.7小结 200

参考文献 201

第17章 一种基于人类感知系统局限性的超车判断检测：驾驶员辅助系统的作用 202

17.1简介 202

17.2在超车过程中驾驶员依赖的视觉信息 203

17.3超车和跟车任务之间的主要差异 205

17.4驾驶员辅助预警系统 206

17.5在人机自动化交互中人的因素 207

17.6设计DAS来克服驾驶员的知觉局限性 209

17.7小结 210

参考文献 210

第18章 驾驶员分心多模式跟踪的进展 213

18.1简介 213

18.2相关工作 214

18.3在实际道路条件下记录驾驶员 216

18.4评估驾驶员的分心 219

18.5多通道特征的分析 220

18.6驾驶员分心的预测 225

18.7讨论和小结 226

参考文献 227

第19章 一种车道改变轨迹建模的随机方法 229

19.1简介 229

19.2使用隐型Markov模型对轨迹建模 231

19.3轨迹选择 232

19.4评价 233

19.5小结以及未来要做的工作 237

参考文献 238

第20章 主动安全性中通过时间序列的随机方法和模式识别进行的CAN总线信号分析 239

20.1简介 239

20.2 CAN总线数据分析 240

20.3系统和应用 242

20.4小结 246

参考文献 246

D部分 交通运输、车辆通信和下一代汽车系统 251

第21章 车载通信网络间实时多媒体流的自适应差错恢复机制 251

21.1简介 251

21.2实时多媒体流 253

21.3前向纠错 254

21.4数据包交错技术 256

21.5自适应FEC和交错技术 257

21.6小结 262

参考文献 262

第22章 Matisse：模拟交通安全情境的大型多智能体系统 263

22.1简介 263

22.2超级基础设施Soteria概述 263

22.3 Matisse ： Soteria的仿真平台 265

22.4单元控制器架构 267

22.5案例研究：模型执行 268

22.6小结 269

参考文献 269