摘要 | 第6-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
第一章 绪论 | 第14-20页 |
1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 |
1.2 交通标志识别的国内外研究现状 | 第15-16页 |
1.3 研究难点 | 第16-17页 |
1.4 论文主要工作 | 第17-18页 |
1.5 论文结构安排 | 第18-20页 |
第二章 交通标志的检测 | 第20-35页 |
2.1 基于颜色的分割 | 第21-25页 |
2.1.1 基于RGB彩色空间的颜色分割 | 第22-23页 |
2.1.2 基于HSV彩色空间的颜色分割 | 第23-25页 |
2.2 形态学处理 | 第25-28页 |
2.3 面积与纵横比过滤 | 第28-29页 |
2.4 基于形状的检测 | 第29-31页 |
2.4.1 对圆形交通标志的检测 | 第29-30页 |
2.4.2 对矩形交通标志的检测 | 第30-31页 |
2.4.3 对三角形交通标志的检测 | 第31页 |
2.5 交通标志检测的算法流程 | 第31-33页 |
2.6 本章小结 | 第33-35页 |
第三章 交通标志的识别 | 第35-52页 |
3.1 特征提取 | 第35-44页 |
3.1.1 主成分分析方法PCA | 第36-39页 |
3.1.2 梯度方向直方图HOG | 第39-44页 |
3.1.3 HOG+PCA降维 | 第44页 |
3.2 支持向量机SVM | 第44-51页 |
3.2.1 最优分类面 | 第45-46页 |
3.2.2 线性支持向量机 | 第46-47页 |
3.2.3 非线性支持向量机 | 第47-48页 |
3.2.4 SVM分类器算法结构 | 第48-49页 |
3.2.5 支持向量机核函数 | 第49-50页 |
3.2.6 多分类支持向量机 | 第50-51页 |
3.3 本章小结 | 第51-52页 |
第四章 交通标志检测识别的实验与分析 | 第52-65页 |
4.1 实验平台 | 第52页 |
4.2 交通标志检测算法的实验与分析 | 第52-56页 |
4.2.1 基于颜色的分割算法实验结果 | 第52-54页 |
4.2.2 基于形状的检测算法实验结果 | 第54-56页 |
4.2.3 实验小结 | 第56页 |
4.3 交通标志识别算法的实验与分析 | 第56-64页 |
4.3.1 交通标志图像库 | 第56-58页 |
4.3.2 实验主界面 | 第58-59页 |
4.3.3 多分类SVM类型选择的实验结果 | 第59页 |
4.3.4 基于PCA的实验结果 | 第59-60页 |
4.3.5 基于HOG的实验结果 | 第60-61页 |
4.3.6 基于HOG+PCA的实验结果 | 第61-63页 |
4.3.7 实验小结 | 第63-64页 |
4.4 本章小结 | 第64-65页 |
第五章 车道线的检测 | 第65-76页 |
5.1 车道线检测流程 | 第66页 |
5.2 图像预处理 | 第66-72页 |
5.2.1 黑白二值化 | 第67-69页 |
5.2.2 分割感兴趣区域 | 第69页 |
5.2.3 边缘检测 | 第69-72页 |
5.3 车道线检测 | 第72-75页 |
5.3.1 Hough变换原理 | 第72-74页 |
5.3.2 车道线过滤 | 第74-75页 |
5.4 本章小结 | 第75-76页 |
第六章 交通标志识别系统在Android上的实现 | 第76-86页 |
6.1 Android开发环境简介 | 第76页 |
6.2 Android硬件实验平台 | 第76-77页 |
6.3 交通标志识别系统在Android平台上的搭建 | 第77-82页 |
6.3.1 交通标志识别系统设计流程方案 | 第77-79页 |
6.3.2 交通标志识别系统的主要类与函数 | 第79-81页 |
6.3.3 交通标志识别系统的图标和应用界面 | 第81-82页 |
6.4 系统的测试结果与分析 | 第82-85页 |
6.4.1 系统准确性的测试结果与分析比较 | 第82-83页 |
6.4.2 系统实时性测试结果与分析 | 第83-85页 |
6.5 本章小结 | 第85-86页 |
第七章 总结与展望 | 第86-88页 |
7.1 全文总结工作 | 第86-87页 |
7.2 存在的不足和未来工作的展望 | 第87-88页 |
参考文献 | 第88-91页 |
附录 作者攻读学位期间公开发表的学术论文 | 第91-92页 |
致谢 | 第92页 |