智能车辆视觉导航中运动车辆的检测
| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·引言 | 第10-12页 |
| ·课题研究背景 | 第10-11页 |
| ·课题研究意义 | 第11-12页 |
| ·智能车辆技术概述 | 第12-14页 |
| ·智能车辆体系结构 | 第12-14页 |
| ·智能车辆技术分类 | 第14页 |
| ·智能车辆研究现状 | 第14-17页 |
| ·国外智能车辆研究现状 | 第14-16页 |
| ·国内智能车辆研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文的主要内容 | 第17-20页 |
| 第二章 运动目标检测 | 第20-29页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·利用图像差的运动检测 | 第20-23页 |
| ·利用时－空梯度估计光流场 | 第23-25页 |
| ·基于模型的运动检测 | 第25-26页 |
| ·频率域运动检测 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 道路区域的分割 | 第29-47页 |
| ·图像预处理 | 第29-36页 |
| ·图像灰度化 | 第30页 |
| ·图像滤波 | 第30-32页 |
| ·图像阈值化 | 第32-36页 |
| ·阈值选取常用算法 | 第32-35页 |
| ·图像阈值化结果 | 第35-36页 |
| ·道路区域分割 | 第36-43页 |
| ·道路分割基本假设 | 第36-37页 |
| ·道路区域和非道路区域分离 | 第37-43页 |
| ·二值化后道路图像的修正 | 第38-40页 |
| ·道路区域分割原理 | 第40页 |
| ·基于线段增长法的道路区域分割 | 第40-43页 |
| ·实验结果 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于对称性特征的车辆检测 | 第47-60页 |
| ·车辆位置线条的生成 | 第49页 |
| ·生成ROI 区域 | 第49-51页 |
| ·对称性分析 | 第51-55页 |
| ·对称性测量与对称轴求取 | 第52-54页 |
| ·正确检测结果 | 第54-55页 |
| ·实验结果分析 | 第55-59页 |
| ·算法性能分析 | 第55-59页 |
| ·系统效率分析 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-63页 |
| ·本文总结 | 第60页 |
| ·后续工作建议 | 第60-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
