基于视觉的道路区域和车道线识别技术在智能车辆导航中的应用研究
| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·智能车辆研究现状 | 第14-17页 |
| ·基于视觉的道路识别研究现状 | 第17-18页 |
| ·车道线识别研究现状 | 第18-19页 |
| ·论文主要工作及章节安排 | 第19-21页 |
| 第2章 基于视觉的道路导航设计 | 第21-27页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·设备组成和工作原理 | 第22-24页 |
| ·设备组成 | 第22页 |
| ·系统的工作原理 | 第22-23页 |
| ·系统功能 | 第23-24页 |
| ·软件算法设计 | 第24-26页 |
| ·算法总体设计 | 第24-25页 |
| ·算法描述 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 道路区域识别算法研究 | 第27-47页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·预备知识 | 第27-32页 |
| ·颜色模型 | 第27-29页 |
| ·区域增长法 | 第29-30页 |
| ·ROI区域 | 第30页 |
| ·结构化、半结构化道路定义 | 第30-31页 |
| ·数学形态学基本运算 | 第31-32页 |
| ·道路检测常用方法及特点分析 | 第32-33页 |
| ·基于视觉特征样本的道路识别算法 | 第33-44页 |
| ·方法的提出 | 第33-34页 |
| ·道路的定义 | 第34-35页 |
| ·特征样本参数确定原则 | 第35页 |
| ·特征样本参数确定 | 第35-36页 |
| ·特征样本提取过程与管理 | 第36-37页 |
| ·特征样本提取方法 | 第37-39页 |
| ·道路识别与样本管理 | 第39-44页 |
| ·实验结果 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 车道线识别算法研究 | 第47-65页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·预备知识 | 第47-50页 |
| ·骨架线提取 | 第47-48页 |
| ·Hough变换 | 第48-50页 |
| ·车道线识别常用方法分析 | 第50-51页 |
| ·基于视觉特征样本和骨架线方法的车道线识别算法 | 第51-62页 |
| ·方法的提出 | 第51页 |
| ·算法描述 | 第51页 |
| ·车道线模型定义 | 第51-52页 |
| ·车道线分离 | 第52-56页 |
| ·车道线抽取 | 第56-58页 |
| ·车道线矢量化 | 第58-62页 |
| ·实验结果与分析 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间发表学术论文目录 | 第72-73页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第73页 |
