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基于脸部关键点信息的驾驶员行为分析

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基于脸部关键点信息的驾驶员行为分析
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
注释表第11-12页
缩略词第12-13页
第一章 绪论第13-29页
    1.1 本文的研究背景与意义第13-20页
    1.2 驾驶员疲劳驾驶行为检测方法第20-23页
        1.2.1 基于驾驶员生理特征的接触类第20-21页
        1.2.2 基于车辆的行驶参数及驾驶员行为特征的非接触类第21-22页
        1.2.3 外界干预疲劳检测类第22-23页
    1.3 驾驶员吸烟驾驶行为检测方法第23-24页
        1.3.1 穿戴式吸烟检测方法第23页
        1.3.2 非接触式吸烟检测方法第23-24页
    1.4 国内外研究现状第24-27页
        1.4.1 国内研究现状第24-25页
        1.4.2 国外研究现状第25-27页
    1.5 本文主要研究内容第27-29页
第二章 基于脸部关键点信息的驾驶员行为分析研究第29-41页
    2.1 基于深度学习的人脸检测第29-31页
    2.2 基于深度学习的人脸关键点检测第31-33页
    2.3 基于深度学习的图像分类第33-34页
    2.4 卷积神经网络第34-37页
        2.4.1 卷积层第35-36页
        2.4.2 池化层第36-37页
    2.5 反向传播算法第37-40页
    2.6 本章小结第40-41页
第三章 CNN-9和VGGNet-10 模型的搭建与训练第41-53页
    3.1 CNN-9 模型的搭建与训练第41-47页
        3.1.1 数据准备第41-44页
        3.1.2 网络配置第44-45页
        3.1.3 CNN-9 模型训练及测试分析第45-47页
    3.2 VGGNet-10 模型的搭建与训练第47-51页
        3.2.1 数据准备第47-50页
        3.2.2 网络配置第50-51页
        3.2.3 VGGNet-10 模型训练第51页
    3.3 本章小结第51-53页
第四章 疲劳驾驶与吸烟驾驶行为分析第53-65页
    4.1 疲劳驾驶行为分析第53-62页
        4.1.1 疲劳驾驶行为判别参数第53-55页
        4.1.2 疲劳驾驶行为判别准则第55-59页
        4.1.3 疲劳驾驶行为检测结果分析第59-62页
    4.2 吸烟驾驶行为分析第62-63页
        4.2.1 吸烟驾驶行为判别准则第62-63页
        4.2.2 吸烟驾驶行为检测结果分析第63页
    4.3 本章小结第63-65页
第五章 总结与展望第65-67页
    5.1 总结第65页
    5.2 展望第65-67页
参考文献第67-73页
致谢第73-74页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第74页

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