| 提要 | 第1-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-28页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·车道偏离预警系统的研究背景及其研究现状 | 第11-18页 |
| ·车道偏离预警系统的研究背景 | 第11-12页 |
| ·车道偏离预警系统国外研究现状 | 第12-18页 |
| ·车道偏离预警系统国内研究现状 | 第18页 |
| ·基于机器视觉的车道标识线与道路边界识别研究现状 | 第18-24页 |
| ·基于特征的识别方法 | 第19-21页 |
| ·基于模型的识别方法 | 第21-23页 |
| ·基于视觉与其它传感器融合的方法 | 第23页 |
| ·存在的问题 | 第23-24页 |
| ·论文的研究工作 | 第24-28页 |
| ·论文研究的目的和意义 | 第24-25页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第25-28页 |
| 第二章 正常光照条件下原始图像中车道标识线识别与跟踪 | 第28-42页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·基于Zernike 矩的车道标识线识别方法 | 第29-35页 |
| ·车道标识线模型的建立 | 第29页 |
| ·基于 Zernike 矩的直线检测原理 | 第29-34页 |
| ·基于 Zernike 矩的车道标识线识别 | 第34-35页 |
| ·基于建立梯形感兴趣区域的车道标识线跟踪 | 第35-37页 |
| ·试验验证 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-42页 |
| 第三章 非正常光照条件下原始图像中车道标识线识别与跟踪 | 第42-71页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·原始图像预处理 | 第42-60页 |
| ·强光照条件下原始图像预处理 | 第43-53页 |
| ·弱光照条件下原始图像预处理 | 第53-56页 |
| ·夜间原始图像预处理 | 第56-60页 |
| ·基于定向边界跟踪的滤波算法 | 第60-62页 |
| ·左车道标识线定向边界跟踪滤波方法 | 第60-61页 |
| ·右车道标识线定向边界跟踪滤波方法 | 第61-62页 |
| ·基于 Hough 变换的车道标识线识别 | 第62-67页 |
| ·Hough 变换法提取车道标识线参数原理 | 第62-65页 |
| ·Hough 变换提取车道标识线参数策略 | 第65-67页 |
| ·基于建立梯形感兴趣区域的车道标识线跟踪 | 第67页 |
| ·试验验证 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-71页 |
| 第四章 重建图像中车道标识线识别与跟踪 | 第71-89页 |
| ·引言 | 第71-72页 |
| ·图像平面与道路平面的几何映射 | 第72-76页 |
| ·几何映射原理 | 第72-73页 |
| ·原始图像与重建图像之间的坐标变换 | 第73-76页 |
| ·不同光照条件下重建图像预处理 | 第76-83页 |
| ·强光照条件下重建图像预处理 | 第76-78页 |
| ·正常光照条件下重建图像预处理 | 第78-81页 |
| ·弱光照条件下原始图像预处理 | 第81-82页 |
| ·夜间原始图像预处理 | 第82-83页 |
| ·基于 Hough 变换的车道标识线识别 | 第83-84页 |
| ·基于建立平行感兴趣区域的车道标识线跟踪 | 第84-85页 |
| ·试验验证 | 第85-87页 |
| ·本章小结 | 第87-89页 |
| 第五章 车道标识线参数信息融合 | 第89-104页 |
| ·引言 | 第89-93页 |
| ·传感器信息融合概述 | 第89-90页 |
| ·用于融合的车道标识线参数信息的获取 | 第90-93页 |
| ·车道标识线参数信息融合 | 第93-102页 |
| ·参数信息有效性检验 | 第93-95页 |
| ·车道标识线参数信息融合策略 | 第95-102页 |
| ·试验验证 | 第102页 |
| ·本章小结 | 第102-104页 |
| 第六章 基于 BP 神经网络的道路图像光照模式分类器设计 | 第104-117页 |
| ·引言 | 第104页 |
| ·人工神经网络概述 | 第104-105页 |
| ·反向传播网络 | 第105-109页 |
| ·BP 网络模型结构 | 第105-106页 |
| ·BP 网络学习规则 | 第106页 |
| ·BP 网络的一种改进学习算法 | 第106-109页 |
| ·BP 神经网络图像光照模式分类器设计 | 第109-116页 |
| ·网络结构设计 | 第109-112页 |
| ·学习率η和动量因子α的选择 | 第112-113页 |
| ·BP 神经网络分类器的训练 | 第113-116页 |
| ·本章小结 | 第116-117页 |
| 第七章 车道偏离预警模型的确立以及车道偏离预警试验验证 | 第117-129页 |
| ·引言 | 第117页 |
| ·车道偏离预警模型简介 | 第117-119页 |
| ·CCP 模型 | 第117-118页 |
| ·FOD 模型 | 第118页 |
| ·TLC 模型 | 第118-119页 |
| ·KBIRS 模型 | 第119页 |
| ·车道偏离预警模型的建立 | 第119-122页 |
| ·车辆在当前车道中位置、方向参数以及车道宽度的获取 | 第122-126页 |
| ·方向参数估计 | 第123页 |
| ·当前车道宽度估计 | 第123-124页 |
| ·位置参数估计 | 第124页 |
| ·参数估计试验 | 第124-126页 |
| ·车道偏离预警系统道路试验 | 第126-128页 |
| ·车道偏离预警系统硬件组成 | 第126页 |
| ·车道偏离预警系统功能 | 第126-127页 |
| ·车道偏离预警道路试验 | 第127-128页 |
| ·本章小结 | 第128-129页 |
| 第八章 全文总结与展望 | 第129-132页 |
| ·本文研究工作总结 | 第129-131页 |
| ·本文存在的不足及今后研究工作展望 | 第131-132页 |
| 参考文献 | 第132-140页 |
| 作者攻读博士学位期间的科研及论文情况 | 第140-142页 |
| 致谢 | 第142-143页 |
| 摘要 | 第143-146页 |
| Abstract | 第146-149页 |
