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  1. 疲劳驾驶检测方法的研究

  2. 疲劳驾驶是发生严重交通事故的重要原因。本文介绍了当前技术比较先进的三种测量技术(PERCLOS：闭眼的时 间占的比例，头部位置传感器，瞳孔测量法)，文献显示每种测量方法都对监测疲劳驾驶有很大的进展。但是，作者认 为，没有一种单独的方法能够准确可靠地测量疲劳驾驶。作者在分析疲劳产生的原因、原理和检测方法，对比当前的几 种测量方法后，提出改进这些方法的方案

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-06-20
    • 文件大小：235kb
    • 提供者：lyric13

  1. （毕业设计论文）基于脑电采集的汽车疲劳驾驶检测系统硬件设计

  2. （毕业设计论文）基于脑电采集的汽车疲劳驾驶检测系统硬件设计 全世界每年因驾驶员疲劳驾驶而导致的死亡人数占交通灾难性事故的57%，故针对疲劳驾驶检测方法的研究具有现实意义。而最近十多年来，疲劳检测逐步取得人们的关注，为此本文设计了基于脑电采集的汽车疲劳驾驶检测系统的硬件电路。 脑电图（EEG）信号检测一直被誉为监测疲劳的“金标准”，所以本文将脑电信号作为检测疲劳的主要参数。为了准确采集脑电信号，本文设计的前端调理电路包括前置放大电路、四阶低通滤波电路、二阶高通滤波电路、中间级放大电路、50HZ陷

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2012-12-07
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：zjc3909

  1. 基于车载机器视觉的汽车安全技术_初秀民

  2. 　在描述汽车驾驶操作过程基础上,根据信息获取范围将汽车安全辅助驾驶的机器视觉 分为外部信息的机器视觉与内部信息的机器视觉技术,包括视觉增强、视野扩展、道路环境理解、视 线跟踪与驾驶疲劳监测;逐个阐述其作用机理,综述其国内外研究现状,并归纳出研究重点;分析了 汽车安全辅助驾驶系统中机器视觉技术当前研究不足。笔者认为,低能见度驾驶员视觉增强方法、 道路环境理解信息融合以及驾驶疲劳检测等技术需进一步开展研究。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-04-26
    • 文件大小：409kb
    • 提供者：syywh

  1. 姿态检测算法参考文献

  2. 基于多点模型的3D人脸姿态估计方法_胡步发√ 基于单幅图像的人脸三维姿态估计_张志刚√ 基于机器视觉的驾驶人疲劳状态识别关键问题研究_张伟× 基于近红外图像的人脸姿态估计研究_梁晓妮√ 基于人脸特征点和线性回归的3D人脸姿态估计方法_邱丽梅√ 基于三维模型的人脸姿态估计方法_曾慧√ 基于椭圆模型和神经网络的人脸姿态估计方法_刘淼× 人脸识别中的姿态问题研究√

  3. 所属分类：其它

  1. 基于脑电信号的疲劳检测

  2. 基于脑电信号的疲劳检测，冯知音，张建，疲劳驾驶是交通事故的主要诱因之一，许多学者对驾驶员疲劳状态的检测展开了研究。根据检测方法的不同可分为基于驾驶行为、基于计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-10
    • 文件大小：533kb
    • 提供者：weixin_38502239

  1. 车联网时代的汽车安全技术.pdf

  2. 本文通过介绍分析以上各类安全系统的概念，结合一些整车厂的规划实例，阐明车联网时代的汽车安全技术应当考虑的研究课题及方向。2013第十六届中国汽车安仝技术国际研讨会 或设计引起,但是此类故障大多可以通过用车前检查保养,行车中监控诊断等措施发现而避免。 易见的通过经验即可以发现的隐患要养成勤于检査的习惯,比如长途外出前进行保养,査看各种 液面高度,检测胎压。而内在的一些因素可以通过车辆诊断去获知各种传感器量值,进而判断 或许普通车主一般不会购买专业的诊断设备,或者就算有诊断设备,但是要操作它发现一些

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-12
    • 文件大小：693kb
    • 提供者：yehanyu

  1. 嵌入式系统/ARM技术中的基于DSP处理器的疲劳驾驶状态检测系统的设计

  2. 随着科技的发展，机动车辆与日俱增，随之而来的人身安全越来越受到人们的关注。根据交通事故统计年鉴：城市道路15-20%（高速公路60%以上）的汽车碰撞事故和驾驶疲劳有关，疲劳驾驶严重影响着驾驶员的警觉性﹑应变性及安全驾驶能力。特别是铁路机车﹑长途客货运输﹑城市出租﹑公交车辆﹑工程特种车辆等各种汽车安全隐患，均与疲劳驾驶密切相关。因此，许多国家都积极开展有关驾驶疲劳的研究工作，尤其在西方发达国家。 　　表1中列出了几种疲劳状态检测的方法，并对性能进行了比较。通过比较可以发现，这几种方法中基于身体反

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-23
    • 文件大小：183kb
    • 提供者：weixin_38735544