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摘 要
Abstract
第1章 绪 论
1.1 研究背景及意义
1.2.1 疲劳的定义与生理机制
1.2.2 疲劳的医学评估方法
1.3.1 疲劳驾驶检测的国内外研究现状
1.3.2 疲劳驾驶检测的发展趋势
1.4.1 主要研究内容
1.4.2 研究路线
第2章 驾驶疲劳特征提取
2.1 引言
2.2 基于图像信息的疲劳特征提取
2.2.1 基于Adaboost算法的驾驶员面部检测
2.2.2 基于ERT算法的驾驶员眼部特征点检测
2.2.3 基于眼部特征点的眼动特征提取
2.2.4 基于眼动特征的疲劳检测效果分析
2.3 基于脑电信息的疲劳特征提取
2.3.1 脑电信号的伪迹去除
2.3.2 基于功率谱的脑电信号特征
2.3.3 基于频带能量比的脑电信号特征
2.3.4 基于脑电特征的疲劳检测效果分析
2.4 本章小结
第3章 基于信息融合的驾驶疲劳检测
3.1 信息融合理论
3.1.1 信息融合的层次划分
3.1.2 信息融合的功能模型
3.1.3 信息融合在疲劳检测场景下的应用
3.2 基于特征层融合的驾驶疲劳检测
3.2.1 疲劳特征综合分析
3.2.2 基于多核学习的特征融合
3.2.3 基于典型相关分析的特征融合
3.2.4 特征层融合疲劳检测模型搭建
3.2.5 特征层融合疲劳检测效果分析
3.3.1 基于D-S证据理论的决策级融合
3.3.2 决策级融合疲劳检测模型搭建
3.3.3 决策级融合疲劳检测效果分析
3.4 本章小结
第4章 模拟驾驶实验与结果分析
4.1 实验平台
4.1.1 模拟驾驶平台
4.1.2 数据采集平台
4.2.1 睡眠剥夺与疲劳诱发
4.2.2 实验准备
4.2.3 实验流程
4.3.1 反应时间与疲劳程度的关系
4.3.2 反应时间检测工具设计
4.3.3 实验准备及实验流程
4.4 干扰环境下的模拟驾驶实验
4.4.1 实际驾驶场景下的干扰情况分析
4.4.2 实验流程
4.5 异构数据集的分割与标注
4.6.1 模拟驾驶实验结果分析
4.6.2 干扰环境下的模拟驾驶实验结果分析
4.7 本章小结
结 论
参考文献
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限
致 谢
哈尔滨工业大学;
