无人驾驶智能车基于单目视觉的道路检测
| 摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第8页 |
| ·基于计算机视觉的环境理解与道路检测 | 第8-11页 |
| ·研究现状 | 第8-10页 |
| ·发展趋势 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作与章节安排 | 第11-14页 |
| 2 无人驾驶智能车平台的视觉系统构建 | 第14-24页 |
| ·自主研发的无人驾驶车概况 | 第14-17页 |
| ·视觉系统的构建 | 第17-24页 |
| ·视觉系统设计要求与参数选择 | 第17-19页 |
| ·单目视觉的几何模型 | 第19-21页 |
| ·单目视觉系统的标定 | 第21-24页 |
| 3 结构化人工道路的自主检测 | 第24-38页 |
| ·结构化人工道路的特点与检测要求 | 第24-25页 |
| ·逆投影变换原理 | 第25-28页 |
| ·车道线检测 | 第28-34页 |
| ·滤波和阈值化 | 第28-29页 |
| ·RANSAC拟合原理 | 第29-31页 |
| ·直线检测及拟合 | 第31-32页 |
| ·三阶Bezier曲线模型与车道线拟合 | 第32-34页 |
| ·车道线参数确定 | 第34-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-38页 |
| 4 自然场景中非结构化道路的自主检测 | 第38-57页 |
| ·非结构化道路的特点与检测要求 | 第38页 |
| ·Gabor滤波原理 | 第38-40页 |
| ·消失点检测 | 第40-48页 |
| ·地平线估计 | 第40-43页 |
| ·Gabor滤波实现 | 第43-45页 |
| ·消失点估计策略 | 第45-48页 |
| ·基于LBP纹理和颜色信息的道路边界估计 | 第48-51页 |
| ·LBP纹理描述算子 | 第48-50页 |
| ·道路边界估计策略 | 第50-51页 |
| ·基于超像素与LBP纹理的道路区域分割 | 第51-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-57页 |
| ·消失点检测实验 | 第53-55页 |
| ·道路分割实验 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62页 |
| 攻读硕士学位期间专利申请情况 | 第62页 |
| 课题资助情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
