基于单目视觉的结构化道路车道线识别和SAE算法的车道偏离检测研究
摘要 | 第11-12页 |
ABSTRACT | 第12-13页 |
第1章 绪论 | 第14-24页 |
1.1 研究背景和意义 | 第14-16页 |
1.1.1 研究背景 | 第14-15页 |
1.1.2 研究意义 | 第15-16页 |
1.2 车道线检测研究现状 | 第16-18页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第16页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第16-17页 |
1.2.3 研究总结 | 第17-18页 |
1.3 车道线跟踪研究现状 | 第18-20页 |
1.3.1 国外研究现状 | 第18-19页 |
1.3.2 国内研究现状 | 第19页 |
1.3.3 研究总结 | 第19-20页 |
1.4 车道偏离检测研究现状 | 第20-22页 |
1.4.1 国外研究现状 | 第20-21页 |
1.4.2 国内研究现状 | 第21页 |
1.4.3 研究总结 | 第21-22页 |
1.5 本文结构框架与研究内容 | 第22-24页 |
第2章 基于单目视觉的图像预处理 | 第24-42页 |
2.1 引言 | 第24-27页 |
2.1.1 图像采集 | 第25-26页 |
2.1.2 RGB颜色空间 | 第26-27页 |
2.2 道路图像灰度化 | 第27-30页 |
2.2.1 几类方法比较 | 第27-29页 |
2.2.2 选用加权平均法 | 第29-30页 |
2.3 灰度图像滤波去噪 | 第30-34页 |
2.3.1 几类方法比较 | 第30-33页 |
2.3.2 选用FIR滤波 | 第33-34页 |
2.4 去噪图像二值化 | 第34-39页 |
2.4.1 二值化方法 | 第35-39页 |
2.4.2 选用最大类间方差法 | 第39页 |
2.5 消失点检测设定动态感兴趣区域 | 第39-41页 |
2.6 本章小结 | 第41-42页 |
第3章 结构化道路车道线检测 | 第42-60页 |
3.1 引言 | 第42页 |
3.2 分段直线模型 | 第42-43页 |
3.3 极角极径约束的Hough变换 | 第43-47页 |
3.4 基于分段直线模型的车道线检测 | 第47-50页 |
3.5 抛物线模型 | 第50-51页 |
3.6 人工鱼群算法 | 第51-53页 |
3.7 基于人工鱼群算法的车道线识别 | 第53-57页 |
3.7.1 目标函数确定 | 第53-54页 |
3.7.2 参数初始化 | 第54-55页 |
3.7.3 人工鱼群算法识别车道线 | 第55-56页 |
3.7.4 实验与分析 | 第56-57页 |
3.8 两种车道线识别方法比较 | 第57-58页 |
3.9 本章小结 | 第58-60页 |
第4章 结构化道路车道线匹配跟踪 | 第60-70页 |
4.1 引言 | 第60页 |
4.2 几类车道线跟踪算法简介 | 第60-63页 |
4.2.1 粒子滤波算法 | 第60-62页 |
4.2.2 Kalman滤波算法 | 第62-63页 |
4.2.3 人工鱼群算法 | 第63页 |
4.3 基于匹配算法的车道线跟踪 | 第63-65页 |
4.4 实验结果与分析 | 第65-69页 |
4.5 本章小结 | 第69-70页 |
第5章 基于SAE算法的车道偏离检测 | 第70-94页 |
5.1 引言 | 第70-71页 |
5.2 特征输入提取 | 第71-73页 |
5.2.1 车道线斜率和截距 | 第71-72页 |
5.2.2 横向偏移 | 第72-73页 |
5.3 SAE算法 | 第73-78页 |
5.3.1 SAE算法 | 第74-77页 |
5.3.2 反向传导过程 | 第77-78页 |
5.4 基于SAE算法的车道偏离检测 | 第78-81页 |
5.4.1 参数设置 | 第78-79页 |
5.4.2 确定隐藏层结构 | 第79-80页 |
5.4.3 偏离检测过程 | 第80-81页 |
5.5 实验结果与分析 | 第81-92页 |
5.5.1 没有微调 | 第82页 |
5.5.2 与其他分类器比较 | 第82-86页 |
5.5.3 SAE算法实验结果 | 第86-92页 |
5.6 本章小结 | 第92-94页 |
第6章 总结与展望 | 第94-98页 |
6.1 总结 | 第94-95页 |
6.2 展望 | 第95-98页 |
参考文献 | 第98-104页 |
致谢 | 第104-105页 |
附表 | 第105页 |