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内容大纲
本书回顾了过去几十年相关领域的研究及目前的先进技术。针对单目摄像机提出了各类计算机视觉算法与技术。本书包括三方面内容，第一方面是介绍驾驶员的状态检测，包括对驾驶员面部特征的分类、检测和跟踪，如眼睛状态、头部姿态、打哈欠和点头等；第二方面，通过对车辆识别算法和距离估计算法进行介绍，进而对道路和道路危险检测进行阐述；第三方面，实时分析驾驶员注意力(车内数据)和道路危险状态(车外数据)。本书对两种数据进行融合来预测当前驾驶环境的整体危险系数，以避免和减小车辆碰撞的危险，协助注意力不集中的驾驶员及时有效地完成规避操作。在几方面的讨论中，本书呈现并分析了基于行业标准的真实环境下的试验数据。
本书适合自动驾驶与先进驾驶辅助系统的研究开发人员阅读使用，也适合车辆工程专业师生参考阅读。 -
作者介绍
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目录
前言
第1章 基于视觉的驾驶员辅助系统
1.1 面向自动驾驶的驾驶员辅助系统
1.2 传感器
1.3 基于视觉的驾驶员辅助
1.4 安全和舒适功能
1.5 VB-DAS范例
1.6 最新进展
1.7 本书的范围
第2章 驾驶员环境理解
2.1 驾驶员与周围环境
2.2 驾驶员监测
2.3 基础环境监测
2.4 中层环境感知
第3章 计算机视觉基础
3.1 图像符号
3.2 积分图像
3.3 RGB到HSV的转换
3.4 霍夫变换直线检测
3.5 摄像机
3.6 立体视觉和能量优化
3.7 立体匹配
第4章 目标检测、分类与跟踪
4.1 目标检测与分类
4.2 有监督分类技术
4.2.1 支持向量机
4.2.2 方向梯度直方图
4.2.3 哈尔特征
4.3 无监督分类技术
4.3.1 k-均值聚类
4.3.2 高斯混合模型
4.4 目标跟踪
4.4.1 均值漂移
4.4.2 连续自适应均值漂移
4.4.3 Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)跟踪器
4.4.4 卡尔曼滤波
第5章 驾驶员疲劳检测
5.1 引言
5.2 训练阶段:数据集
5.3 增加参数
5.4 应用阶段:简要的想法
5.5 自适应分类器
5.5.1 在具有挑战性的照明条件下的问题
5.5.2 混合强度平均
5.5.3 参数适配
5.6 跟踪和搜索最小化
5.6.1 跟踪注意事项
5.6.2 滤波器建模和实现
5.7 相位保持去噪
5.8 全局哈尔特征
5.8.1 全局特征与局部特征
5.8.2 动态的全局哈尔特征
5.9 利用局部和全局特征增强级联
5.10 试验结果
5.11 总结
第6章 驾驶员注意力分散检测
6.1 引言
6.2 非对称外观模型
6.2.1 模型实施
6.2.2 非对称AAM
6.3 驾驶员的头部姿态和视线估计
6.3.1 优化的二维到三维姿态建模
6.3.2 通过费马变换进行面部匹配
6.4 试验结果
6.4.1 姿态估计
6.4.2 哈欠检测和头部点头识别
6.5 总结
第7章 车辆检测与距离估计
7.1 引言
7.2 方法概览
7.3 自适应全局特征哈尔分类器
7.4 直线与角点特征
7.4.1水平边缘1327.4.2特征点检测
7.5 基于尾灯的检测
7.5.1 尾灯规格：讨论
7.5.2 色谱分析
7.5.3 尾灯分割
7.5.4 基于模板匹配的尾灯配对
7.5.5 基于虚拟对称检测的尾灯配对
7.6 数据融合和时间信息
7.7 车距估计
7.8 试验结果
7.8.1 距离估计
7.8.2 车辆检测器的评估
7.9 总结
第8章 避免碰撞的模糊融合
8.1 引言
8.2 系统组成
8.3 模糊器和隶属函数
8.4 模糊推理和融合引擎
8.4.1 隐含规则
8.4.2 聚合规则
8.5 去模糊化
8.6 试验结果
8.7 总结
参考文献
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