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基于多特征的疲劳驾驶检测系统的设计与实现

作 者: 蒋友毅
导 师: 胡卫军
学 校: 华中科技大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 疲劳检测 多特征 疲劳定量计算 否决模型 反馈模型
分类号: TP274
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 9次
引 用: 0次
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内容摘要


汽车的增加给人们的出行带来了极大的方便,也给人们的生活和工作方式带来了革命性的变革。然而随之带来的道路交通伤害却是一种致命的灾难。疲劳驾驶作为造成道路交通伤害的主要原因之一,其检测及预防技术一直没有很大的突破,已经成为当今交通安全最重要的隐患之一。从计算机图像处理技术出发,结合了计算机应用、数学、计算机视觉、人工智能等学科的知识,提出了结合多特征的疲劳驾驶检测模型。该模型通过对疲劳时表现出的眼部特征,嘴部特征,头部特征的提取和分析,对疲劳度进行定量计算,综合得到疲劳状态。同时为了能够更好的适应不同的个体,提出了反馈模型,对模型建立了学习机制。根据模型的理论分析,对其中涉及到的多个特征提取进行了详细的论述,包括了定位、区域划分、特征提取等。并且以采集的视频进行验证,结果显示能够很好的提取到对应的特征。在融合多种特征方面提出了不同特征的疲劳关联度的概念以及疲劳度的量化计算理论。针对误检的情况提出了否决模型,降低了误检率。系统从多个方面考虑疲劳,让疲劳检测更全面、更客观。通过实验数据证明了所提的基于多特征的疲劳驾驶检测模型的科学性和有效性,系统在疲劳检测方面有较高的准确率,对疲劳驾驶有预警作用。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-7
1 绪论  7-13
  1.1 课题的研究背景  7-8
  1.2 国内外的研究现状  8-11
  1.3 研究目的和意义  11-12
  1.4 论文的组织结构  12-13
2 疲劳检测系统需求分析与总体设计  13-23
  2.1 需求分析  13-15
  2.2 系统总体设计  15-17
  2.3 疲劳相关的多特征  17-22
  2.4 本章小结  22-23
3 疲劳特征提取  23-39
  3.1 多特征提取算法思想  23-24
  3.2 眼部特征提取  24-31
  3.3 嘴部特征提取  31-33
  3.4 头部特征提取  33-38
  3.5 本章小结  38-39
4 基于多特征的疲劳综合判断  39-50
  4.1 融合多特征的方法  39-40
  4.2 融合多特征概率模型  40-45
  4.3 融合多特征的否决模型  45-47
  4.4 融合特征的反馈模型  47-49
  4.5 本章小结  49-50
5 多特征疲劳检测的实现与结果分析  50-62
  5.1 实现环境及方案  50
  5.2 疲劳检测的准确率度量  50-52
  5.3 眼部特征提取实现及分析  52-57
  5.4 嘴部特征提取实现及分析  57-58
  5.5 头部特征提取实现及分析  58-60
  5.6 多特征融合实现及分析  60-61
  5.7 本章小结  61-62
6 总结与展望  62-64
  6.1 全文总结  62-63
  6.2 展望  63-64
致谢  64-66
参考文献  66-70

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 数据处理、数据处理系统
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