面向智能安全气囊的乘驾人检测理论和方法研究

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面向智能安全气囊的乘驾人检测理论和方法研究

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面向智能安全气囊的乘驾人检测理论和方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-17页
第一章绪论	第17-32页
· 研究背景、目的及意义	第17-18页
· 智能安全气囊	第18-21页
· 汽车安全气囊系统	第18-20页
· 智能安全气囊工作原理	第20-21页
· 乘驾人检测国内外研究现状	第21-25页
· 乘驾人检测系统现状	第21-22页
· 乘驾人检测研究现状	第22-25页
· 乘驾人检测系统亟待解决的关键问题	第25-26页
· 本文的研究内容、方法和技术路线	第26-29页
· 论文的组织	第29-32页
第二章面向智能安全气囊的乘驾人检测系统构建	第32-43页
· 乘驾人检测硬件系统框架体系	第32-39页
· 基于车载的乘驾人检测硬件框架构建	第32-33页
· 数字信号处理器选型	第33-34页
· 外围电路设计与集成	第34-37页
· 硬件系统优化	第37-39页
· 乘驾人检测软件系统框架体系	第39-41页
· 乘驾人检测测试数据库构建	第41-42页
· 本章小结	第42-43页
第三章乘驾人检测预处理与区域估计	第43-64页
· 基于梯度方向的结构相似性图像质量评价方法	第44-50页
· 局部图像块划分	第45-46页
· 梯度方向表达	第46-47页
· 结构相似性描述	第47-49页
· 实验结果与分析	第49-50页
3.2 基于 Contourlet 变换的乘驾人图像降噪	第50-55页
3.2.1 Contourlet 变换	第51-52页
· 图像降噪处理	第52-53页
· 实验结果与分析	第53-55页
· 光照强度估计	第55页
· 均衡化处理	第55-57页
· 乘驾人区域估计	第57-62页
· 局部方向梯度直方图特征表达	第57-59页
· 局部区域相关性分析	第59-61页
· 实验结果与分析	第61-62页
· 本章小结	第62-64页
第四章基于多传感器融合的乘驾人分类方法	第64-83页
· 乘驾人融合分类识别系统框架	第64-66页
· 窗口分类器	第66-73页
4.2.1 HOG 特征描述	第66-68页
· 支持向量机分类器	第68-73页
4.3. 多尺度乘驾人定位	第73-77页
· 多尺度空间分布函数构建	第74-75页
· 非极大值抑制（NMS）	第75-77页
· 多传感器融合决策识别分类	第77-79页
· 多传感器融合策略构建	第77-78页
· 融合决策分类识别	第78-79页
· 实验结果与分析	第79-82页
· 本章小结	第82-83页
第五章乘驾人跟踪与运动估计方法研究	第83-100页
· 乘驾人跟踪与运动估计系统框架	第83-84页
· 半监督在线学习的乘驾人跟踪算法	第84-90页
5.2.1 Adaboosting 分类器	第85-86页
5.2.2 On-line Boosting 特征选择	第86-88页
5.2.3 Semi-Boosting 特征选择	第88-89页
· 乘驾人跟踪	第89-90页
5.3 基于交互式多模 IMM 的乘驾人运动估计	第90-97页
5.3.1 Kalman 滤波器原理	第91-92页
· 交互式多模型原理	第92-94页
· 乘驾人运动估计	第94-97页
· 实验结果与分析	第97-99页
· 本章小结	第99-100页
第六章总结与展望	第100-104页
· 论文总结	第100-102页
· 研究工作展望	第102-104页
参考文献	第104-108页
博士期间所取得的科研成果	第108-109页
1、论文发表情况	第108页
2、科研情况	第108页
3、教材编写情况	第108-109页
致谢	第109 页

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