基于机器视觉的车道偏离预警系统的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究内容及组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 机器视觉系统与图像预处理 | 第15-31页 |
| ·机器视觉与图像预处理概述 | 第15-16页 |
| ·机器视觉概述 | 第15页 |
| ·图像预处理技术概述 | 第15-16页 |
| ·机器视觉理论框架 | 第16-18页 |
| ·单目视觉系统成像模型 | 第18-26页 |
| ·坐标系建立 | 第19-21页 |
| ·摄像机标定 | 第21-22页 |
| ·图像透视投影分析 | 第22-26页 |
| ·图像预处理方法 | 第26-30页 |
| ·道路图像灰度化 | 第26页 |
| ·道路图像平滑处理 | 第26-29页 |
| ·图像边缘增强 | 第29页 |
| ·图像二值化处理 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 车道识别方法研究 | 第31-52页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·常用车道识别方法 | 第31-34页 |
| ·边缘检测 | 第34-41页 |
| ·常用的边缘检测算子 | 第34-37页 |
| ·基于 Sobel 算子的道路边缘检测算法改进 | 第37-40页 |
| ·算法的实现步骤 | 第40-41页 |
| ·阈值分割 | 第41-44页 |
| ·阈值选取方法 | 第41-43页 |
| ·算法描述及实验 | 第43-44页 |
| ·车道线提取 | 第44-51页 |
| ·结构化道路模型分析 | 第44-45页 |
| ·直线检测的方法分析 | 第45-47页 |
| ·Hough 变换的优缺点分析 | 第47-48页 |
| ·级联 Hough 变换车道线提取 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 车道偏离预警算法的研究 | 第52-57页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·常用的车道偏离预警模型 | 第52-54页 |
| ·CCP 模型 | 第52-53页 |
| ·FOD 模型 | 第53页 |
| ·TLC 模型 | 第53-54页 |
| ·KBIRS 模型 | 第54页 |
| ·车道偏离预警模型的建立 | 第54-55页 |
| ·预警决策算法的设计 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 系统实现 | 第57-66页 |
| ·系统分析和总体框架 | 第57-58页 |
| ·系统硬件设计 | 第58-59页 |
| ·系统软件设计 | 第59-65页 |
| ·道路试验 | 第65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附件 | 第72页 |
