无校准驾驶员注视区域估计：基于BP神经网络的方法

"该资源是一篇全日制应用型硕士研究生学位论文，主题是基于BP神经网络的无校准驾驶员注视区域估计，由宫萍撰写，指导教师付先平教授，企业导师蹇永成高级工程师，授予单位为大连海事大学，属于计算机技术工程领域，完成于2017年6月。论文主要研究了在智能驾驶和智能座舱背景下，如何利用BP神经网络技术无校准地估计驾驶员的注视区域，以实现对驾驶员注意力和分神驾驶的检测。" 这篇论文深入探讨了在汽车智能驾驶和智能座舱系统中，驾驶员注意力检测的重要性。驾驶员分神驾驶是导致交通事故的一个重要因素，因此，实时监测驾驶员的注意力状态对于提升行车安全至关重要。论文聚焦于无校准的驾驶员注视区域估计，这意味着无需复杂的前期校准过程，就能通过BP神经网络算法来预测驾驶员的视线焦点，从而推断其注意力集中程度。 BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种广泛应用的人工神经网络模型，尤其适用于非线性问题的求解。在本文的研究中，BP神经网络被用来处理和学习驾驶员的行为数据，通过训练网络模型来识别和理解驾驶员的视觉行为模式。这种方法可能涉及收集驾驶员的眼动数据，并将其作为输入特征，经过网络的多层计算后，输出驾驶员可能的注视区域，从而帮助判断驾驶员是否处于分神状态。 论文还可能包含了BP神经网络的设计、训练过程，以及实际应用中的性能评估。此外，可能探讨了如何优化网络结构，提高预测精度，减少误报和漏报的可能性，以实现更准确的驾驶员注意力监测。最后，可能对研究成果的实际应用进行了展望，讨论了如何将这项技术整合到车载智能系统中，为未来智能驾驶的安全性和用户体验提供支持。 这篇论文是智能驾驶领域的重要研究，它利用BP神经网络技术解决了无校准驾驶员注意力检测的难题，为智能座舱和汽车安全提供了新的解决方案。