前言

第1章基于視覺的駕駛員輔助

系統1

11面向自動駕駛的駕駛員輔助

系統1

12傳感器1

13基于視覺的駕駛員輔助3

14安全和舒適功能6

15VB-DAS范例7

16最新進展10

17本書的范圍14

第2章駕駛員環境理解17

21駕駛員與周圍環境17

22駕駛員監測18

23基礎環境監測22

24中層環境感知27

第3章計算機視覺基礎32

31圖像符號32

32積分圖像33

33RGB到HSV的轉換34

34霍夫變換直線檢測35

35攝像機37

36立體視覺和能量優化38

37立體匹配41

第4章目標檢測、分類與跟蹤43

41目標檢測與分類43

42有監督分類技術44

421支持向量機45

422方向梯度直方圖49

423哈爾特征53

43無監督分類技術57

431k-均值聚類57

432高斯混合模型61

44目標跟蹤65

441均值漂移67

442連續自適應均值漂移71

443Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)

跟蹤器71

444卡爾曼濾波75

第5章駕駛員疲勞檢測79

51引言79

52訓練階段:數據集80

53增加參數82

54應用階段:簡要的想法83

55自適應分類器85

551在具有挑戰性的照明條件下的

問題86

552混合強度平均86

553參數適配88

56跟蹤和搜索最小化90

561跟蹤注意事項90

562濾波器建模和實現91

57相位保持去噪92

58全局哈爾特征94

581全局特征與局部特征95

582動態的全局哈爾特征96

59利用局部和全局特征增強

級聯96

510試驗結果97

511總結106

第6章駕駛員注意力分散檢測108

61引言108

62非對稱外觀模型109

621模型實施110

622非對稱AAM112

63駕駛員的頭部姿態和視線

估計113

631優化的二維到三維姿態

建模114

632通過費馬變換進行面部

匹配116

64試驗結果118

641姿態估計118

642哈欠檢測和頭部點頭

識別123

65總結123

第7章車輛檢測與距離估計125

71引言125

72方法概覽127

73自適應全局特征哈爾分類器129

74直線與角點特征131

741水平邊緣132742特征點檢測134

75基于尾燈的檢測135

751尾燈規格：討論136

752色譜分析137

753尾燈分割138

754基于模板匹配的尾燈

配對139

755基于虛擬對稱檢測的尾燈

配對140

76數據融合和時間信息143

77車距估計146

78試驗結果149

781距離估計149

782車輛檢測器的評估150

79總結160

第8章避免碰撞的模糊融合162

81引言162

82系統組成163

83模糊器和隸屬函數164

84模糊推理和融合引擎167

841隱含規則168

842聚合規則168

85去模糊化168

86試驗結果169

87總結175

參考文獻177

總結

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