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基于雷达和机器视觉的前车检测预警技术研究

致谢第3-4页
摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第8-11页
    1.1 课题选题背景第8页
    1.2 国内外研究现状第8-9页
    1.3 常用车辆检测技术第9-10页
        1.3.1 基于机器视觉的检测技术第9页
        1.3.2 基于传感器的检测技术第9-10页
    1.4 本文研究内容第10页
    1.5 本章小结第10-11页
第二章 基于机器视觉的前车检测第11-26页
    2.1 图像预处理第11-17页
        2.1.1 图像灰度化第11-12页
        2.1.2 图像直方图均衡化第12-13页
        2.1.3 图像去噪第13-17页
        2.1.4 感兴趣区域提取第17页
    2.2 车道线检测第17-21页
        2.2.1 图像边缘检测第17-19页
        2.2.2 基于Hough变换的车道线检测第19-20页
        2.2.3 道路区域分割第20-21页
    2.3 前方车辆检测第21-24页
        2.3.1 基于车底阴影的粗定位第21-23页
        2.3.2 基于车轮灰度的进一步定位第23页
        2.3.3 基于车辆左右边缘的精确定位第23-24页
    2.4 实验结果分析第24-25页
    2.5 本章小结第25-26页
第三章 基于毫米波雷达的前方有效信息获取第26-36页
    3.1 毫米波雷达简介第26-27页
        3.1.1 脉冲式毫米波雷达系统第26页
        3.1.2 调频连续式毫米波雷达系统第26-27页
    3.2 FMCW雷达工作原理第27-29页
        3.2.1 FMCW雷达测距基本原理第27-28页
        3.2.2 FMCW雷达测速基本原理第28-29页
    3.3 毫米波雷达系统硬件设计第29-31页
    3.4 毫米波雷达采集过程分析第31-33页
        3.4.1 USB-CAN初始化程序第31-32页
        3.4.2 毫米波雷达驱动程序第32页
        3.4.3 毫米波雷达解析程序第32-33页
    3.5 毫米波雷达有效目标选取第33-35页
        3.5.1 目标有效性筛选第34-35页
        3.5.2 有效性实验验证第35页
    3.6 本章小结第35-36页
第四章 基于雷达与视觉的信息融合第36-46页
    4.1 空间融合第36-43页
        4.1.1 测距模型第36页
        4.1.2 摄像机内部参数标定原理第36-38页
        4.1.3 镜头畸变第38-40页
        4.1.4 摄像机标定第40-43页
    4.2 时间融合第43-44页
    4.3 结果验证第44-45页
    4.4 本章小结第45-46页
第五章 基于前车预测状态的预警系统设计第46-60页
    5.1 车辆制动数学模型第46-48页
        5.1.1 车辆制动过程分析第46-47页
        5.1.2 车辆制动距离计算第47-48页
    5.2 基于驾驶员预估模型的最小安全车距分析第48-50页
        5.2.1 前车静止第49页
        5.2.2 前车匀速运动或加速运动第49-50页
        5.2.3 前车减速或减速停车第50页
    5.3 车辆纵向碰撞预警系统设计第50-52页
        5.3.1 信息采集第51页
        5.3.2 预警决策单元第51页
        5.3.3 辅助制动策略第51-52页
    5.4 基于目标跟踪的防撞预警系统设计第52-58页
        5.4.1 MATLAB仿真环境介绍第52页
        5.4.2 仿真系统的程序流程图第52-53页
        5.4.3 毫米波雷达模型搭建第53-54页
        5.4.4 GUI模拟界面设计第54-55页
        5.4.5 预警仿真模型搭建第55-58页
    5.5 GUI预警界面结果验证第58-59页
    5.6 本章小结第59-60页
第六章 总结和展望第60-61页
    6.1 总结第60页
    6.2 不足与展望第60-61页
参考文献第61-63页
攻读学位期间发表的学术论文第63页

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