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基于Android系统的司机驾驶安全监测与预警

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基于Android系统的司机驾驶安全监测与预警
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-6页
缩略词第13-15页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 研究背景和意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-19页
        1.2.1 疲劳驾驶检测方法研究现状第16-17页
        1.2.2 疲劳驾驶检测系统研究现状第17-19页
    1.3 论文主要内容和章节安排第19-20页
        1.3.1 主要内容第19页
        1.3.2 章节安排第19-20页
    1.4 本章小结第20-21页
第二章 视频图像人脸检测方法研究第21-32页
    2.1 人脸检测技术第21-22页
    2.2 基于Adaboost算法的人脸检测方法第22-28页
        2.2.1 矩形特征与积分图第22-25页
        2.2.2 Adaboost算法原理第25-27页
        2.2.3 检测过程第27-28页
    2.3 SeetaFace人脸检测方法第28-31页
    2.4 本章小结第31-32页
第三章 人脸关键点定位方法研究第32-45页
    3.1 基于级联形状回归的人脸关键点定位第33-37页
        3.1.1 基于级联形状回归模型的原理第33-34页
        3.1.2 基于级联形状回归模型的关键点定位第34-37页
    3.2 基于深度学习的人脸关键点定位第37-41页
        3.2.1 卷积神经网络第38-40页
        3.2.2 基于深度神经网络的人脸关键点定位算法第40-41页
    3.3 基于自编码网络的人脸关键点定位第41-44页
    3.4 本章小结第44-45页
第四章 眼部状态识别及疲劳判定方法研究第45-71页
    4.1 常用人眼定位方法第45-48页
        4.1.1 模板匹配法第45-47页
        4.1.2 霍夫变换法第47页
        4.1.3 基于红眼效应的算法第47页
        4.1.4 水平投影法第47-48页
    4.2 HOG特征介绍及其提取方法第48-54页
        4.2.1 HOG特征原理第48-49页
        4.2.2 HOG特征提取第49-53页
        4.2.3 HOG特征可视化第53-54页
    4.3 LBP特征介绍及其提取方法第51-59页
        4.3.1 原始LBP特征第51-55页
        4.3.2 圆形LBP特征第55-57页
        4.3.3 旋转不变LBP特征第57-58页
        4.3.4 等价模式LBP特征第58页
        4.3.5 LBP特征向量提取第58-59页
    4.4 HOG-LBP特征提取第59-60页
    4.5 人眼状态识别第60-68页
        4.5.1 基于神经网络的人眼状态识别第60-68页
    4.6 疲劳判定第68-70页
        4.6.1 疲劳判定方法第68页
        4.6.2 疲劳判定实验分析第68-70页
    4.7 本章小结第70-71页
第五章 Android终端司机驾驶安全监测与预警系统的实现第71-84页
    5.1 需求分析第71-74页
        5.1.1 功能需求分析第71-73页
        5.1.2 性能需求分析第73-74页
    5.2 系统设计方案第74-78页
        5.2.1 车载端功能设计第74-77页
        5.2.2 控制端功能设计第77-78页
    5.3 软硬件功能实现第78-83页
    5.4 本章小结第83-84页
第六章 总结与展望第84-86页
    6.1 本文工作总结第84-85页
    6.2 总结展望第85-86页
参考文献第86-89页
致谢第89-90页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第90页

本篇论文共90页,点击这进入下载页面
 
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