驾驶疲劳测评方法研究及其DSP实现



驾驶疲劳测评方法研究及其DSP实现

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驾驶疲劳测评方法研究及其DSP实现

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第1章绪论	第7-14页
· 引言	第7页
· 国内研究状况	第7-9页
· 背景及其意义	第9-11页
· 疲劳度识别算法的研究	第11-13页
· 本章小结	第13-14页
第2章数字图象处理基础	第14-25页
· 颜色视觉	第14-17页
· 颜色模型	第14-16页
· 彩色坐标变换	第16-17页
· 彩色图像转变成灰度图像	第17-18页
· 几何校正	第18页
· 光照强度校正	第18页
· 图像滤波	第18-20页
· 中值滤波	第19-20页
· 非线性均值滤波	第20页
· 直方图的概念	第20-22页
· 边缘提取	第22-23页
· 图像的二值化	第23-24页
· 本章小结	第24-25页
第3章人脸实时检测及人眼定位跟踪算法	第25-37页
· 人脸识别方法及比较	第25-28页
· 基于统计的人脸检测方法	第25-26页
· 基于知识建模的人脸检测方法	第26-28页
· 人脸实时检测方法	第28-30页
· 肤色分割	第28-29页
· 差分运动分析方法	第29-30页
· 人眼检测	第30-31页
· 常用的眼睛状态检测方法	第31-33页
· 灰度模板匹配方法	第32-33页
· Fisher方法	第33页
· 眼睛状态及疲劳检测算法的流程	第33-34页
· 眼睛位置的校正	第34-35页
· 眼睛疲劳程度的计算	第35-36页
· 本章小结	第36-37页
第4章灰色系统理论及灰色预测模型	第37-48页
· AGO数据生成和GM(1，1)模型	第37-39页
· 灰色系统的滤波算法	第39-40页
· 基于灰色系统理论的边缘检测	第40-41页
· 数字图像的灰预测	第40-41页
· 边缘检测概论	第41页
· 灰色理论边缘检测的算法实现	第41-43页
· 人眼疲劳识别算法实现	第43-47页
· 本章小结	第47-48页
第5章系统软件环境与硬件结构设计	第48-55页
· 概述	第48页
· DSP软件开发硬件环境	第48-49页
· TMS320DM642简介	第49-50页
· DSP开发的CCS软件环境	第50-51页
· 驾驶员疲劳度实时监控系统硬件结构	第51页
· 疲劳检测系统的电路实现	第51-54页
· 总体构架	第51-52页
· 图像采集模块设计	第52页
· 图像处理模块设计	第52-54页
· 本章小结	第54-55页
第6章总结与展望	第55-57页
· 全文总结	第55-56页
· 研究展望	第56-57页
参考文献	第57-60页
致谢	第60-61页
攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研情况	第61-62页
附录	第62-64 页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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