面向色觉异常人群的交通信号识别解决方案研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国内外发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要工作和内容安排 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第15页 |
| 1.3.2 研究内容与组织结构 | 第15-16页 |
| 1.3.4 研究方法与技术路线 | 第16-18页 |
| 第2章 色觉异常的特征及颜色识别对比 | 第18-23页 |
| 2.1 色觉异常产生的原因、种类及特征 | 第18-20页 |
| 2.2 色觉异常下的视觉效果对比 | 第20-22页 |
| 2.2.1 红色盲 | 第21页 |
| 2.2.2 绿色盲 | 第21-22页 |
| 2.2.3 蓝色盲 | 第22页 |
| 2.2.4 色弱 | 第22页 |
| 2.3 色觉异常情况下的信号灯判断方式分析 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 无障碍交通信号灯方案设计 | 第23-30页 |
| 3.1 无障碍交通信号灯识别方式设计 | 第23页 |
| 3.2 无障碍信号灯配色方案分析 | 第23-26页 |
| 3.2.1 信号灯的种类 | 第23-24页 |
| 3.2.2 辅助信号灯配色分析 | 第24-25页 |
| 3.2.3 辅助信号灯色彩选取 | 第25-26页 |
| 3.3 无障碍交通信号灯效果模拟 | 第26-28页 |
| 3.4 方案分析 | 第28-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 车载信号灯识别系统结构及视频采集分析 | 第30-40页 |
| 4.1 车载信号灯识别系统结构 | 第30页 |
| 4.2 视频采集及分析 | 第30-32页 |
| 4.2.1 信号灯视频采集 | 第30-31页 |
| 4.2.2 信号灯视频图像影响因素分析 | 第31-32页 |
| 4.3 实验样本 | 第32-33页 |
| 4.4 图像预处理技术 | 第33-37页 |
| 4.4.1 相关定义及概念 | 第33-34页 |
| 4.4.2 图像平滑和图像锐化 | 第34-36页 |
| 4.4.3 数学形态学处理 | 第36-37页 |
| 4.5 交通信号灯定位识别方法概述 | 第37-39页 |
| 4.5.1 信号灯检测定位方法概述 | 第37-39页 |
| 4.5.2 信号灯检测识别方法概述 | 第39页 |
| 4.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 车载信号灯识别系统模拟实验 | 第40-56页 |
| 5.1 交通信号灯检测 | 第40-45页 |
| 5.1.1 信号灯定位 | 第40-41页 |
| 5.1.2 图像预处理 | 第41-45页 |
| 5.2 基于像素统计的交通信号灯的识别 | 第45-46页 |
| 5.3 基于像素统计的交通信号灯识别改进 | 第46-50页 |
| 5.4 系统模拟及验证实验 | 第50-55页 |
| 5.4.1 实验环境 | 第50页 |
| 5.4.2 系统实现 | 第50-52页 |
| 5.4.3 验证实验 | 第52-54页 |
| 5.4.4 实验分析 | 第54-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62页 |
