基于神经网络的驾驶员觉醒水平双目标监测法

在驾驶员疲劳状态单目标状态识别的基础上,提出了驾驶员嘴巴与眼睛状态双目标疲劳状态判别法.该方法将驾驶员眼睛和嘴巴的特征向量值按先后顺序,分别输入到修正的BP网络中,采用区域匹配算法,根据驾驶员疲劳状态量化评判标准,综合识别驾驶员的觉醒水平.采用VC++开发了驾驶员疲劳监测算法软件,并对驾驶员进行了监测仿真试验.结果表明,双目标监测系统能够实时、准确地监测和识别驾驶员的觉醒水平,具有较高的识别容错性和准确性.     

基于肤色的驾驶员面部定位与跟踪算法

采用CCD摄像机获得驾驶员脸部图像,利用肤色在颜色空间的聚类性,建立基于肤色的人脸二维高斯分布数学模型.选用YCbCr颜色空间作为肤色分布统计的映射空间,用最大类间方差阈值对人脸图像分割,获得人脸图像灰度直方图水平投影和垂直投影,实现对面部定位.采用卡尔曼滤波算法,根据驾驶员面部当前帧图像预测下一帧图像的位置,并通过局部搜索精确定位,实现对驾驶员面部的跟踪.实验结果表明,基于肤色的驾驶员面部定位与跟踪算法可靠性高,具有良好的动态定位能力,而且对驾驶员坐姿的变化有较好的适应能力.     

基于色素分布的驾驶员面部特征点的定位方法

利用嘴唇和眼睛色素分布定位驾驶员面部特征点,首先根据嘴唇为红色这一特征,对CCD采集的彩色图像进行亮度规一化处理后,再向由色彩信息构成的UV空间坐标系投影,根据红色素从投影中分割出嘴唇区域,用边缘提取和红色像素点相结合的方法确定嘴唇形状;采用夹逼法确定描述嘴部状态的特征点.根据人脸结构尺寸,初步确定眼睛区域,根据眼睛为黑色的特征,采用与嘴巴相同的方法,确定识别眼睛张开和闭合状态的特征点.实验结果表明,该方法可以有效去除嘴唇和眼睛周围的阴影干扰,无论光线是否均匀,该算法的准确率均达到94.3%以上,该算法具有实时、准确的特点,为进一步判断驾驶员是否处于疲劳状态提供重要的判断依据.     

汽车产品寿命周期与营销策略的研究

本文论述了汽车产品寿命周期概念,产品寿命周期各阶段特点和产品寿命周期的形态,分析了汽车产品寿命周期各阶段的营销策略,最后强调了面对产品生命周期企业必须进行的工作。