车载系统和安全的数字信号处理

书籍目录

译者序

原书序

原书前言

编者名单

A部分 驾驶行为与建模系统

第1章多模式驾驶员压力检测

1.1简介

1.2UTDrive资料库、数据子集和转录协议

1.3利用语言信号进行压力检测

1.4使用CAN总线信号的分心/压力检测

1.5小结

参考文献

第2章根据语音分析驾驶员的情绪

2.1简介

2.2MFCCMLP语音情绪

2.3语音情绪识别和分类实验

2.4小结、结论和未来的工作

参考文献

第3章根据驾驶操作信号辨别驾驶员状态

3.1简介

3.2驾驶行为信号特征

3.3驾驶行为模型

3.4实验结果

3.5小结

参考文献

第4章基于分层模式分割的驾驶员行为多层建模

4.1简介

4.2分层模式分割

4.3驾驶行为数据的分析

4.4讨论

4.5小结

参考文献

B部分 车载交互系统/语音系统

第5章车载通信系统的评价

5.1简介

5.2边界条件

5.3车载通信系统的信号处理

5.4ICC系统相关的评估类型

5.5车载通信系统的评估

5.6对ICC系统自动评估的几点想法

5.7小结

参考文献

第6章车内宽频带免提——系统设计和测试的新挑战

6.1简介

6.2传输延迟

6.3倾听的语音质量

6.4回声性能

6.5小结

参考文献

第7章“先讲后按”（TAP）：一种新颖的方式启动车内语音对话

7.1简介

7.2TAP系统

7.3声学回声消除和后置滤波器

7.4集成的噪声降低和语言活动的检测

7.5实验装置

7.6结果

7.7小结

参考文献

第8章对动态环境的认知对话系统：进展和挑战

8.1简介

8.2相关研究

8.3驾驶模拟器

8.4交互设置

8.5记录设定

8.6记录软件

8.7用户状态检测

8.8认知建模

8.9小结

参考文献

第9章车载语音和噪声语料库

9.1简介

9.2UTD车辆噪声语料库

9.3CU移动

9.4噪声分析和模型

9.5小结

参考文献

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

10.1简介

10.2用于车内环境的LIMA Mel滤波器组噪声减除

10.3实验程序

10.4数据分析和建议

10.5小结

参考文献

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

11.1简介

11.2CU移动语料库

11.3变分模型分量

11.4采用变分模型组合的基于PCGMM特征补偿

11.5实验结果

11.6小结

参考文献

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

12.1简介

12.2双通道语音增强

12.3实验

12.4小结

参考文献

第13章车内多送话器语音的最优增强

13.1简介

13.2推荐的方法

13.3真实的汽车数据试验

13.4小结

参考文献

C部分 车辆的动力学、视觉、主动安全和资料库

第14章为安全辅助驾驶提供交通路口的参考视图

14.1简介

14.2方法

14.3实际和虚拟摄像头

14.4生成引用视图

14.5实验结果

14.6小结

参考文献

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

15.1简介

15.2计算机视觉系统的车载应用

15.3系统效用分析和机电一体化集成

15.4小结

参考文献

第16章使用立体相机集成行人检测与定位

16.1简介

16.2总体策略

16.3行人检测

16.4行人实例的定位

16.5利用先验高度分布

16.6实验结果

16.7小结

参考文献

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

17.1简介

17.2在超车过程中驾驶员依赖的视觉信息

17.3超车和跟车任务之间的主要差异

17.4驾驶员辅助预警系统

17.5在人机自动化交互中人的因素

17.6设计DAS来克服驾驶员的知觉局限性

17.7小结

参考文献

第18章驾驶员分心多模式跟踪的进展

18.1简介

18.2相关工作

18.3在实际道路条件下记录驾驶员

18.4评估驾驶员的分心

18.5多通道特征的分析

18.6驾驶员分心的预测

18.7讨论和小结

参考文献

第19章一种车道改变轨迹建模的随机方法

19.1简介

19.2使用隐型Markov模型对轨迹建模

19.3轨迹选择

19.4评价

19.5小结以及未来要做的工作

参考文献

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

20.1简介

20.2CAN总线数据分析

20.3系统和应用

20.4小结

参考文献

D部分 交通运输、车辆通信和下一代汽车系统

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

21.1简介

21.2实时多媒体流

21.3前向纠错

21.4数据包交错技术

21.5自适应FEC和交错技术

21.6小结

参考文献

第22章Matisse:模拟交通安全情境的大型多智能体系统

22.1简介

22.2超级基础设施Soteria概述

22.3Matisse：Soteria的仿真平台

22.4单元控制器架构

22.5案例研究：模型执行

22.6小结

参考文献

作者简介

本书是由发表于第四届两年一度的车载系统和安全的数字信号处理（DSP）研讨会的论文编辑而成，这些论文的作者均为世界级专家，他们的研究领域主要是将人的因素集成到车载系统上来增强汽车的安全性。本书为减少驾驶员分心以及防止道路事故提供了新的方法，主要介绍了将DSP技术应用到自适应汽车、车载对话系统、人机界面、视频与音频处理以及车载语音系统等方面。

本书主要包括以下内容：智能汽车的最新进展——这些车辆考虑并适应驾驶员；驾驶员—车辆界面考虑了驾驶员的驾驶任务和认知工作；车载数据库开发和分享的最好应用；用于鲁棒驾驶员监视和驾驶员识别的多传感器分析和融合技术的相关信息；车辆之间以及车辆与基础设施之间通信的知识分享。

本书适用于在控制工程、信号处理、音频和视频处理、人机界面、人的因素和运输工程等领域工作的工程技术人员、学生、汽车制造商、政府基础管理人员和工程师。

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