In-Vehicle Corpus and Signal Processing for Driver Behavior pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Takeda, Kazuya (EDT)/ Erdogan, Hakan (EDT)/ Hansen, John H. L. (EDT)/ Abut, Huseyin (EDT)

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2008-12-04

价格:USD 129.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387795812

丛书系列:

图书标签:

Driver Behavior
In-Vehicle Data
Signal Processing
Corpus Linguistics
Automotive Engineering
Human-Computer Interaction
Machine Learning
Data Analysis
Intelligent Transportation Systems
Sensor Data

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具体描述

"In-Vehicle Corpus and Signal Processing for Driver Behavior" is comprised of expanded papers from the third biennial DSPinCARS held in Istanbul in June 2007. The goal is to bring together scholars working on the latest techniques, standards, and emerging deployment on this central field of living at the age of wireless communications, smart vehicles, and human-machine-assisted safer and comfortable driving. The topics covered in this book include: improved vehicle safety; safe driver assistance systems; smart vehicles; wireless LAN-based vehicular location information processing; EEG emotion recognition systems; and, new methods for predicting driving actions using driving signals. "In-Vehicle Corpus and Signal Processing for Driver Behavior" is appropriate for researchers, engineers, and professionals working in signal processing technologies, next generation vehicle design, and networks for mobile platforms.

《驾乘中的感官世界：车辆内部语料库与信号处理在驾驶行为研究中的应用》本书深入探讨了车辆内部环境这一独特的研究领域，重点关注如何利用先进的语料库构建技术和精密的信号处理方法来揭示和分析驾驶行为的复杂性。随着智能汽车技术的飞速发展，车辆内部不再仅仅是一个交通工具的座舱，更是一个集成了信息交互、环境感知和人机协作的动态空间。理解驾驶员在这一空间中的行为模式、心理状态以及与车辆系统的互动方式，对于提升驾驶安全、优化用户体验、开发下一代智能驾驶技术至关重要。本书首先系统性地介绍了构建车辆内部语料库的理论基础和实践方法。语料库的构建是数据驱动研究的基石，而车辆内部语料的特殊性在于其包含的数据类型极为丰富多样，从驾驶员的语音指令、车内对话，到车辆传感器采集的各种状态信息（如油门、刹车、转向等信号），再到环境感知数据（如车外摄像头、雷达、激光雷达等），以及生理信号（如心率、眼动等，如果相关传感器集成在内）。书中详细阐述了如何针对这些不同类型的数据进行有效的采集、标注、清洗和组织，以形成高质量、可用于深度分析的语料资源。这包括针对语音和自然语言的处理技术，例如语音识别、声学特征提取、情感分析、意图识别等；以及针对车辆动态信号和环境感知数据的预处理和特征工程，如滤波、降噪、特征提取、运动轨迹分析等。接着，本书聚焦于信号处理技术在驾驶行为分析中的核心作用。车辆内部产生的各类信号，无论是来自驾驶员的操作还是车辆自身的运行状态，都蕴含着丰富的驾驶行为信息。书中详细介绍了多种先进的信号处理技术，例如时域分析、频域分析、时频分析等，用以提取信号中的关键特征。具体而言，对于驾驶员的车辆控制信号（如油门、刹车、转向），会讨论如何通过这些信号的模式识别来判断驾驶员的驾驶风格（如激进、平稳）、疲劳程度、注意力分散情况等。对于车内通信信号（如语音），会介绍如何利用自然语言处理和语音信号分析技术来理解驾驶员的指令、与乘客的交互内容，甚至推断驾驶员的情绪状态。此外，本书还会探讨如何融合多源异构的信号数据，例如将驾驶员的操作信号与车辆的运行状态信号相结合，以更全面地理解驾驶行为的成因和后果。在方法论层面，本书深入探讨了如何利用机器学习和深度学习模型对构建的语料库和处理后的信号数据进行分析。这包括但不限于监督学习、无监督学习和强化学习等范式。例如，可以训练分类模型来识别特定的驾驶行为（如变道、超车、紧急刹车），或者使用回归模型来预测驾驶员的反应时间。此外，对于更复杂的驾驶场景和更深层次的行为理解，如驾驶员注意力分配、决策过程模拟等，深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及Transformer等，在处理时序数据和捕捉复杂模式方面展现出了强大的能力，本书将详细介绍这些模型在驾驶行为研究中的具体应用。本书还特别强调了语料库和信号处理在实际应用中的价值。这包括：提升驾驶安全：通过分析驾驶员的行为模式，可以提前预警潜在的危险行为，如疲劳驾驶、分心驾驶，并及时采取干预措施，降低事故发生率。优化人机交互：理解驾驶员对车辆系统的反馈，可以指导车载信息娱乐系统、驾驶辅助系统（ADAS）的设计，使其更加直观、易用，并能更好地适应驾驶员的需求。个性化驾驶体验：基于对驾驶员行为和偏好的理解，车辆可以实现个性化的设置，如座椅位置、空调温度、导航偏好等，为驾驶员提供更舒适、更愉悦的驾乘体验。智能交通系统协同：车辆内部的驾驶行为数据可以与外部的交通信息进行融合，为智能交通管理系统提供更精细化的数据支持，促进交通流量的优化和拥堵的缓解。此外，本书还讨论了在车辆内部语料库构建和信号处理过程中可能遇到的挑战，例如数据隐私、数据标注的成本和准确性、模型的泛化能力以及不同驾驶场景下的数据差异性等，并对这些挑战提出了相应的解决方案和未来研究方向。总之，《驾乘中的感官世界：车辆内部语料库与信号处理在驾驶行为研究中的应用》是一本面向研究人员、工程师和相关领域学生的综合性著作，它不仅提供了扎实的理论基础和先进的技术方法，更指出了将这些技术应用于实际场景的巨大潜力。通过对车辆内部复杂信号的细致分析和对驾驶员行为的深入洞察，本书将为推动汽车智能化和驾驶安全领域的发展贡献重要力量。