基于深度视频的疲劳驾驶和危险驾驶行为检测算法研究

目录

第一章 绪论

1.1 课题的研究背景及意义

1.2疲劳检测研究方法和现状

1.2.1基于驾驶员生理特征的检测方法

1.2.2基于车辆行为特征的检测方法

1.2.3基于驾驶员面部特征的检测方法

1.3 本文的研究内容和方法

1.4 本文章节安排

第二章基本理论与技术基础

2.1 前言

2.2当前人脸检测算法

2.2.1 AdaBoost分类器

2.2.2 人脸特征提取

2.2.3 人脸分类器训练

2.3当前人脸特征点检测算法

2.3.1显性形状回归算法

2.3.2 局部二值算法

2.3.3回归树联合算法

2.4 算法分析比对

2.5 本章小结

第三章 疲劳检测算法

3.1 前言

3.2 眼部疲劳状态获取

3.2.1 PERCLOS标准

3.2.2 眨眼识别

3.2.3 佩戴眼镜动态阈值

3.3 嘴部状态获取

3.4 疲劳状态检测

3.5 实验结果分析

（1）眨眼检测实验

（2）多疲劳指数结合的疲劳检测实验

3.6 本章小结

第四章 基于深度视频的危险驾驶行为检测

4.1 前言

4.2 打电话行为检测

4.3 吸烟行为检测

4.4 正视行为检测

4.5 实验结果分析

4.6 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 工作总结

5.2 工作展望

参考文献

攻读学位期间的研究成果

致 谢

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