在現(xiàn)代汽車工業(yè)發(fā)展過(guò)程中,汽車漸漸不再只是人們?nèi)粘３鲂械墓ぞ?汽車在未來(lái)更是一個(gè)充滿無(wú)限遐想的移動(dòng)互聯(lián)空間,逐漸滿足用戶對(duì)安全、智能、高效和樂趣等要求。未來(lái)汽車智能化、網(wǎng)聯(lián)化、電動(dòng)化以及共享化將是行業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì),智能汽車將在這場(chǎng)變革中扮演舉足輕重的角色,其涉及到復(fù)雜的環(huán)境感知、數(shù)據(jù)處理和決策執(zhí)行等過(guò)程。在智能汽車關(guān)鍵技術(shù)包括傳感器、信息處理和數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)等完全成熟以及普遍商業(yè)化之前,L3級(jí)智能車將有望率先獲得廣泛的應(yīng)用推廣,并為后續(xù)更高智能工業(yè)化積累海量的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn),進(jìn)而加快汽車自動(dòng)化的應(yīng)用進(jìn)程。這一階段的智能汽車涉及到當(dāng)車輛進(jìn)入自動(dòng)駕駛模式,駕駛員參與非駕駛活動(dòng)如打電話、使用平板等,但是當(dāng)出現(xiàn)系統(tǒng)無(wú)法處理的緊急情況如異常復(fù)雜、某子系統(tǒng)失效等,駕駛員需要放棄當(dāng)前的非駕駛活動(dòng),重新接管對(duì)車輛的控制權(quán)。因此,怎樣監(jiān)測(cè)表征駕駛員在自動(dòng)駕駛模式下的非駕駛活動(dòng)注意力狀態(tài)顯得尤為重要。目前對(duì)駕駛員狀態(tài)的研究主要集中在傳統(tǒng)的駕駛狀態(tài)監(jiān)測(cè)上,包括駕駛分心和駕駛疲勞等,而對(duì)于L3智能駕駛非駕駛活動(dòng)狀態(tài)研究較少,因此本文聚焦這一新興應(yīng)用場(chǎng)景,進(jìn)行如下方面的研究:（1）過(guò)往的研究主要基于傳統(tǒng)的駕駛場(chǎng)景比... 

【文章來(lái)源】：重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：81 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
英文摘要
1 緒論
    1.1 論文的背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 駕駛員狀態(tài)對(duì)汽車安全的影響
        1.2.2 駕駛員駕駛狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究目的和主要內(nèi)容
        1.3.1 研究目的
        1.3.2 主要內(nèi)容
    1.4 創(chuàng)新之處
2 駕駛員頭部姿態(tài)估計(jì)
    2.1 頭部姿態(tài)估計(jì)方法介紹
    2.2 人臉檢測(cè)
        2.2.1 基于Harr特征的人臉檢測(cè)
        2.2.2 基于點(diǎn)對(duì)像素比較(PICO)的人臉檢測(cè)
        2.2.3 回歸決策樹和分類器
    2.3 人臉特征點(diǎn)檢測(cè)
        2.3.1 基于局部約束CLM的人臉特征點(diǎn)檢測(cè)
        2.3.2 基于局部約束神經(jīng)模型(CLNF)的人臉特征點(diǎn)檢測(cè)
    2.4 基于EPNP的姿態(tài)估計(jì)
        2.4.1 針孔透視成像模型
        2.4.2 EPNP(efficient perspective-N-point)算法介紹
    2.5 本章小結(jié)
3 基于相關(guān)性和支持向量機(jī)狀態(tài)估計(jì)
    3.1 基于非駕駛活動(dòng)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        3.1.1 非駕駛活動(dòng)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        3.1.2 基于心流體驗(yàn)(Flow)的任務(wù)設(shè)定
        3.1.3 基于量化指標(biāo)的監(jiān)督評(píng)價(jià)方法
    3.2 基于時(shí)變互相關(guān)系數(shù)估計(jì)
    3.3 基于SVM的分類模型建立
    3.4 本章小結(jié)
4 非駕駛活動(dòng)注意力狀態(tài)估計(jì)
    4.1 視覺系統(tǒng)及驗(yàn)證
    4.2 數(shù)據(jù)收集及模型建立
    4.3 分析驗(yàn)證
    4.4 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 論文總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄
    A.作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文/專利目錄
    B.作者在攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目
    C.學(xué)位論文數(shù)據(jù)集
致謝



本文編號(hào)：3167808