| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 课题来源与论文的主要工作内容 | 第15-16页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第15页 |
| 1.3.2 论文的主要工作内容和章节安排 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 基于毫米波雷达的有效车辆初选 | 第17-29页 |
| 2.1 毫米波雷达的性能和特点 | 第17-19页 |
| 2.2 毫米波雷达的基本原理 | 第19页 |
| 2.3 毫米波雷达的数据解算与处理 | 第19-22页 |
| 2.4 毫米波雷达有效目标筛选算法 | 第22-27页 |
| 2.4.1 空信号去除 | 第23页 |
| 2.4.2 无效信号去除 | 第23-25页 |
| 2.4.3 非同车道目标去除 | 第25-26页 |
| 2.4.4 有效车辆初步确定 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 多传感器间的坐标转换与感兴趣区域的建立 | 第29-41页 |
| 3.1 雷达初选目标的世界坐标和图像坐标的转换 | 第29-34页 |
| 3.1.1 雷达坐标系与世界坐标系的转换 | 第29-31页 |
| 3.1.2 世界坐标系与摄像机坐标系的转换 | 第31-32页 |
| 3.1.3 摄像机坐标系和图像像素坐标系的转换 | 第32-34页 |
| 3.2 摄像机介绍及内外参数的求取 | 第34-37页 |
| 3.2.1 摄像机介绍 | 第34-35页 |
| 3.2.2 摄像机内外参数的求取 | 第35-37页 |
| 3.3 图像感兴趣区域的建立 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 基于D-S证据理论融合特征信息的夜间前方车辆检测 | 第41-61页 |
| 4.1 图像预处理 | 第41-43页 |
| 4.2 图像分割 | 第43-46页 |
| 4.3 形态学图像处理 | 第46-48页 |
| 4.4 夜间车辆尾灯特征提取 | 第48-51页 |
| 4.4.1 连通区域标记 | 第48-50页 |
| 4.4.2 噪声去除 | 第50页 |
| 4.4.3 尾灯对的形态学特性和位置特征 | 第50-51页 |
| 4.5 D-S证据理论融合特征信息 | 第51-59页 |
| 4.5.1 D-S证据理论介绍 | 第52-53页 |
| 4.5.2 D-S证据理论融合特征信息 | 第53-58页 |
| 4.5.3 D-S目标身份决策 | 第58-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 试验验证 | 第61-67页 |
| 5.1 试验平台和设备安装 | 第61-63页 |
| 5.2 试验软件系统开发 | 第63-65页 |
| 5.3 本章小结 | 第65-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 全文总结 | 第67页 |
| 6.2 不足与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 作者简介 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |