近些年來,中國汽車行業(yè)的迅速發(fā)展得力于人們生活水平的大幅度提高。同時國內(nèi)GDP的迅速增長以及國內(nèi)城鎮(zhèn)化進程的加快為汽車行業(yè)帶來新機遇的同時推動了我國汽車行業(yè)的迅速發(fā)展。汽車保有量的連年上升不僅給人們帶來諸多方便而且也導致交通事故數(shù)量連續(xù)上升。據(jù)統(tǒng)計,導致交通事故的原因眾多,由于駕駛注意力分散導致交通事故的數(shù)量較多。傳統(tǒng)的駕駛注意力檢測方法主要是基于機器視覺的方法,此種方法可以有效地檢測駕駛注意力,但仍然存在一些問題。如攝像頭覆蓋范圍有限、侵犯用戶隱私、占用內(nèi)存大等。隨著可穿戴技術(shù)的快速發(fā)展,可穿戴技術(shù)越來越多的應用到識別領(lǐng)域中。因此,本文提出一種基于多元運動特征的駕駛注意力檢測方法。首先通過可穿戴采集模塊采集駕駛員頭部和手部的運動數(shù)據(jù),進而分析確定表征駕駛注意力的運動特征;然后使用PCA方法融合得到有效特征矩陣進而構(gòu)建多元運動特征的駕駛注意力檢測模型。本文的主要貢獻如下:(1)提出了一種基于頭部姿態(tài)的駕駛注意力檢測方法。為了消除駕駛過程中各種環(huán)境的影響同時保護用戶的隱私,本文提出使用可穿戴運動采集模塊采集駕駛過程中駕駛員的頭部運動信息,并確定了表征頭部姿態(tài)的加速度、角速度、四元數(shù)等運動...

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 前言
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 駕駛注意力檢測的必要性
        1.1.2 基于可穿戴設(shè)備駕駛注意力檢測的必要性
    1.2 問題提出
    1.3 本文的主要工作
    1.4 章節(jié)安排
2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述
    2.1 面向車輛行為的駕駛注意力檢測方法
    2.2 面向駕駛員的駕駛注意力檢測方法
        2.2.1 基于機器視覺的駕駛注意力檢測方法
        2.2.2 基于生理信息的駕駛注意力檢測方法
        2.2.3 基于運動特征的駕駛注意力檢測方法
    2.3 本章小結(jié)
3 多元運動數(shù)據(jù)采集及處理方法
    3.1 數(shù)據(jù)采集
        3.1.1 數(shù)據(jù)采集平臺與設(shè)備
        3.1.2 數(shù)據(jù)采集方案
    3.2 數(shù)據(jù)預處理方法
        3.2.1 數(shù)據(jù)去躁方法
        3.2.2 數(shù)據(jù)切割方法
        3.2.3 數(shù)據(jù)歸一化方法
    3.3 駕駛注意力行為數(shù)據(jù)分析
        3.3.1 頭部姿態(tài)數(shù)據(jù)分析
        3.3.2 手部姿態(tài)數(shù)據(jù)分析
    3.4 本章小結(jié)
4 駕駛注意力行為特征提取及處理方法
    4.1 駕駛注意力的行為特征提取
        4.1.1 時域特征
        4.1.2 頻域特征
    4.2 駕駛注意力行為的特征處理方法
        4.2.1 主成分分析思想
        4.2.2 主成分分析算法步驟
        4.2.3 協(xié)方差矩陣分解法
    4.3 本章小結(jié)
5 基于多元運動特征駕駛注意力檢測方法
    5.1 基于頭部姿態(tài)的駕駛注意力檢測方法
        5.1.1 頭部姿態(tài)特征提取
        5.1.2 基于頭部姿態(tài)的駕駛注意力檢測模型
        5.1.3 實驗結(jié)果與分析
    5.2 融合手部運動特征的駕駛注意力檢測方法
        5.2.1 融合特征提取
        5.2.2 實驗結(jié)果與分析
    5.3 基于多元運動特征的駕駛注意力檢測方法
        5.3.1 多元運動特征的駕駛注意力檢測方法
        5.3.2 實驗結(jié)果與分析
    5.4 本章總結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)工作
    6.2 下一步研究工作
致謝
參考文獻
攻讀學位期間的研究成果



本文編號：3819449