| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外车道线识别研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 车道线检测算法的现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 车道线跟踪算法的现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要研究内容以及章节安排 | 第14-17页 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 车道线特征提取 | 第17-30页 |
| 2.1 常用的车道线特征提取 | 第17-21页 |
| 2.1.1 基于颜色特征 | 第17-19页 |
| 2.1.2 基于边缘特征 | 第19-20页 |
| 2.1.3 基于方向特征 | 第20-21页 |
| 2.2 基于局部信息的特征提取方法 | 第21-27页 |
| 2.2.1 标志线区域提取 | 第22-24页 |
| 2.2.2 非标志线区域消除 | 第24-27页 |
| 2.3 车道线特征提取结果对比 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 道路模型与车道线的检测算法 | 第30-45页 |
| 3.1 道路模型的描述 | 第30-32页 |
| 3.2 直线检测方法 | 第32-33页 |
| 3.3 曲线检测方法 | 第33-37页 |
| 3.4 基于直线-曲线模型的车道线检测算法 | 第37-43页 |
| 3.4.1 约束的 Hough 变换检测直线 | 第38-40页 |
| 3.4.2 弯道判定模块 | 第40-41页 |
| 3.4.3 拟合曲线道路 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 车道线的跟踪算法 | 第45-58页 |
| 4.1 基于滤波的跟踪方法 | 第45-46页 |
| 4.2 粒子滤波算法 | 第46-52页 |
| 4.2.1 序贯重要性采样 | 第47-49页 |
| 4.2.2 带重采样的粒子滤波 | 第49-51页 |
| 4.2.3 CONDENSATION算法 | 第51-52页 |
| 4.3 基于CONDENSATION粒子滤波的跟踪算法 | 第52-57页 |
| 4.3.1 状态转移模型 | 第52-53页 |
| 4.3.2 观测更新模型 | 第53-54页 |
| 4.3.3 重采样与状态估计 | 第54页 |
| 4.3.4 算法流程及实验 | 第54-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 车道线检测与跟踪算法的实验评估 | 第58-67页 |
| 5.1 算法的实验环境 | 第58-60页 |
| 5.1.1 算法的软件结构 | 第58-59页 |
| 5.1.2 算法的基本流程 | 第59-60页 |
| 5.2 算法的评估 | 第60-66页 |
| 5.2.1 评价标准 | 第61页 |
| 5.2.2 图像序列数据真值的建立 | 第61-63页 |
| 5.2.3 算法的评估结果 | 第63-66页 |
| 5.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第75-76页 |
| 附录B 攻读学位期间参与科研工作情况 | 第76页 |