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A部分 驾驶行为与建模系统3

第1章 多模式驾驶员压力检测3

1.1简介3

1.2 UTDrive资料库、数据子集和转录协议4

1.3利用语言信号进行压力检测7

1.4使用CAN总线信号的分心/压力检测12

1.5小结15

参考文献16

第2章 根据语音分析驾驶员的情绪18

2.1简介18

2.2 MFCC- MLP语音情绪19

2.3语音情绪识别和分类实验22

2.4小结、结论和未来的工作24

参考文献25

第3章 根据驾驶操作信号辨别驾驶员状态26

3.1简介26

3.2驾驶行为信号特征28

3.3驾驶行为模型32

3.4实验结果34

3.5小结46

参考文献47

第4章 基于分层模式分割的驾驶员行为多层建模48

4.1简介48

4.2分层模式分割49

4.3驾驶行为数据的分析52

4.4讨论57

4.5小结59

参考文献59

B部分 车载交互系统/语音系统63

第5章 车载通信系统的评价63

5.1简介63

5.2边界条件68

5.3车载通信系统的信号处理71

5.4 ICC系统相关的评估类型77

5.5车载通信系统的评估78

5.6对ICC系统自动评估的几点想法88

5.7小结89

参考文献90

第6章 车内宽频带免提——系统设计和测试的新挑战92

6.1简介92

6.2传输延迟93

6.3倾听的语音质量94

6.4回声性能97

6.5小结101

参考文献101

第7章 “先讲后按”（TAP）：一种新颖的方式启动车内语音对话103

7.1简介103

7.2 TAP系统104

7.3声学回声消除和后置滤波器105

7.4集成的噪声降低和语言活动的检测106

7.5实验装置107

7.6结果108

7.7小结110

参考文献110

第8章 对动态环境的认知对话系统：进展和挑战111

8.1简介111

8.2相关研究112

8.3驾驶模拟器113

8.4交互设置114

8.5记录设定114

8.6记录软件115

8.7用户状态检测116

8.8认知建模118

8.9小结119

参考文献120

第9章 车载语音和噪声语料库121

9.1简介121

9.2 UT- D车辆噪声语料库123

9.3 CU移动126

9.4噪声分析和模型128

9.5小结131

参考文献131

第10章 基于语音对话系统互动的增强型车载语音识别的极大似然框架132

10.1简介132

10.2用于车内环境的LIMA Mel滤波器组噪声减除134

10.3实验程序138

10.4数据分析和建议140

10.5小结144

参考文献144

第11章 在车载环境中应用变分模型进行鲁棒语音识别的特征补偿146

11.1简介146

11.2 CU移动语料库147

11.3变分模型分量147

11.4采用变分模型组合的基于PCGMM特征补偿150

11.5实验结果151

11.6小结154

参考文献154

第12章 在免提通信中使用感知滤波器组来进行双通道语音增强156

12.1简介156

12.2双通道语音增强157

12.3实验160

12.4小结161

参考文献162

第13章 车内多送话器语音的最优增强163

13.1简介163

13.2推荐的方法164

13.3真实的汽车数据试验169

13.4小结170

参考文献171

C部分 车辆的动力学、视觉、主动安全和资料库175

第14章 为安全辅助驾驶提供交通路口的参考视图175

14.1简介175

14.2方法176

14.3实际和虚拟摄像头177

14.4生成引用视图178

14.5实验结果180

14.6小结181

参考文献182

第15章 具有“环境感知”功能的汽车主动安全性和辅助驾驶的计算机视觉系统183

15.1简介183

15.2计算机视觉系统的车载应用184

15.3系统效用分析和机电一体化集成187

15.4小结190

参考文献191

第16章 使用立体相机集成行人检测与定位193

16.1简介193

16.2总体策略194

16.3行人检测196

16.4行人实例的定位196

16.5利用先验高度分布197

16.6实验结果198

16.7小结200

参考文献201

第17章 一种基于人类感知系统局限性的超车判断检测：驾驶员辅助系统的作用202

17.1简介202

17.2在超车过程中驾驶员依赖的视觉信息203

17.3超车和跟车任务之间的主要差异205

17.4驾驶员辅助预警系统206

17.5在人机自动化交互中人的因素207

17.6设计DAS来克服驾驶员的知觉局限性209

17.7小结210

参考文献210

第18章 驾驶员分心多模式跟踪的进展213

18.1简介213

18.2相关工作214

18.3在实际道路条件下记录驾驶员216

18.4评估驾驶员的分心219

18.5多通道特征的分析220

18.6驾驶员分心的预测225

18.7讨论和小结226

参考文献227

第19章 一种车道改变轨迹建模的随机方法229

19.1简介229

19.2使用隐型Markov模型对轨迹建模231

19.3轨迹选择232

19.4评价233

19.5小结以及未来要做的工作237

参考文献238

第20章 主动安全性中通过时间序列的随机方法和模式识别进行的CAN总线信号分析239

20.1简介239

20.2 CAN总线数据分析240

20.3系统和应用242

20.4小结246

参考文献246

D部分 交通运输、车辆通信和下一代汽车系统251

第21章 车载通信网络间实时多媒体流的自适应差错恢复机制251

21.1简介251

21.2实时多媒体流253

21.3前向纠错254

21.4数据包交错技术256

21.5自适应FEC和交错技术257

21.6小结262

参考文献262

第22章 Matisse：模拟交通安全情境的大型多智能体系统263

22.1简介263

22.2超级基础设施Soteria概述263

22.3 Matisse ： Soteria的仿真平台265

22.4单元控制器架构267

22.5案例研究：模型执行268

22.6小结269

参考文献269