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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

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