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基于机器视觉的嵌入式车道偏离预警系统的研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第13-21页
    1.1 课题研究的背景及意义第13-14页
    1.2 车道偏离预警系统国内外研究现状第14-17页
    1.3 车道线识别与预警算法的研究现状第17-19页
        1.3.1 车道线识别研究现状第17-18页
        1.3.2 预警算法的研究现状第18-19页
    1.4 车道偏离预警系统的发展趋势第19页
    1.5 论文的研究工作第19-21页
第2章 嵌入式车道偏离预警系统硬件开发平台概述第21-28页
    2.1 嵌入式开发简介第21-23页
        2.1.1 嵌入式系统简介第21页
        2.1.2 ARM处理器第21-22页
        2.1.3 嵌入式操作系统第22-23页
    2.2 硬件开发平台的搭建第23-27页
        2.2.1 图像采集模块第23-25页
        2.2.2 控制及预警模块第25-27页
    2.3 本章小结第27-28页
第3章 嵌入式Linux设备驱动开发第28-43页
    3.1 蜂鸣器驱动程序开发第28-31页
        3.1.1 软件系统层次间的协作第29-30页
        3.1.2 字符设备驱动程序中重要的数据结构和函数第30-31页
        3.1.3 蜂鸣器驱动程序开发步骤第31页
    3.2 TVP5150驱动程序开发第31-37页
        3.2.1 TVP5150模块和摄像头控制器(FIMC)第31-33页
        3.2.2 platform设备驱动概述第33-34页
        3.2.3 Linux内核I2C驱动架构第34-35页
        3.2.4 Linux内核V4L2驱动架构第35-36页
        3.2.5 TVP5150驱动开发流程第36-37页
    3.3 LCD驱动开发第37-41页
        3.3.1 LCD控制器第37-40页
        3.3.2 LCD驱动开发流程第40-41页
    3.4 基于TVP5150的图像采集及LCD显示第41-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第4章 图像预处理第43-58页
    4.1 ROI设置第43-44页
    4.2 特征增强第44-50页
        4.2.1 图像平滑和锐化第44-47页
        4.2.2 关联滤波第47-50页
    4.3 车道线特征点提取第50-56页
        4.3.1 高帽滤波第51-55页
        4.3.2 最大方差阈值分割第55-56页
    4.4 本章小结第56-58页
第5章 车道线识别与预警决策第58-73页
    5.1 车道线检测第58-65页
        5.1.1 基于Hough变换的车道线检测第58-62页
        5.1.2 基于箱形图和随机抽样一致性的车道线拟合第62-65页
    5.2 车道线跟踪第65-66页
    5.3 多场景试验验证第66-67页
    5.4 预警决策第67-69页
    5.5 嵌入式系统平台验证第69-71页
    5.6 本章小结第71-73页
总结与展望第73-75页
参考文献第75-79页
致谢第79-80页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第80页

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