车队协同情境感知系统的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 系统设计思路和方案 | 第18-28页 |
| 2.1 功能分析及理论依据 | 第18-22页 |
| 2.1.1 消除视觉盲区 | 第18-20页 |
| 2.1.2 辅助交通物体识别 | 第20-22页 |
| 2.2 设备选取及可行性分析 | 第22-25页 |
| 2.2.1 安卓手机的选取依据 | 第22-23页 |
| 2.2.2 OBU设备的选取依据 | 第23-25页 |
| 2.3 系统架构及流程 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小节 | 第27-28页 |
| 第三章 图像采集与传输系统的研究与实现 | 第28-46页 |
| 3.1 基于情境感知的图像采集 | 第28-35页 |
| 3.1.1 触发帧检测方法 | 第28-30页 |
| 3.1.2 分辨率自适应方法 | 第30-33页 |
| 3.1.3 无效图像过滤方法 | 第33-35页 |
| 3.2 基于车车通信的图像传输 | 第35-45页 |
| 3.2.1 手机与OBU之间的连接与通信 | 第35-39页 |
| 3.2.2 多个OBU之间组播的建立与通信 | 第39-42页 |
| 3.2.3 车车通信整体效果 | 第42-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 分布式图像拼接及物体识别系统的研究 | 第46-58页 |
| 4.1 单设备计算 | 第46-53页 |
| 4.1.1 单设备图像拼接 | 第46-50页 |
| 4.1.2 单设备物体检测与识别 | 第50-53页 |
| 4.2 多设备协同分布式计算 | 第53-57页 |
| 4.2.1 多设备协同分布式图像拼接 | 第54-55页 |
| 4.2.2 多设备协同分布式物体检测与识别 | 第55-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第58-59页 |
| 5.2 不足与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第66页 |
