摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第12-24页 |
1.1 引言 | 第12-13页 |
1.2 国内外车辆检测与主动控制发展现状介绍 | 第13-19页 |
1.2.1 国内外车辆检测识别技术发展现状介绍 | 第13-16页 |
1.2.2 国内外智能车辆发展现状介绍 | 第16-19页 |
1.3 车辆检测与纵向运动控制 | 第19-21页 |
1.3.1 车辆检测的关键技术 | 第19-20页 |
1.3.2 车辆纵向运动控制 | 第20-21页 |
1.4 本文主要工作与创新之处 | 第21-22页 |
1.5 文章的组织结构 | 第22-24页 |
第2章 视觉采集图像预处理 | 第24-50页 |
2.1 模糊逻辑与数据挖掘理论 | 第24-29页 |
2.1.1 模糊理论基础 | 第24-26页 |
2.1.2 数据挖掘理论基础 | 第26-29页 |
2.2 CCD图像滤波处理 | 第29-44页 |
2.2.1 CCD图像传感器的噪声分析与建模 | 第29-30页 |
2.2.2 传统滤波方法 | 第30-35页 |
2.2.3 基于小波的阈值滤波方法 | 第35-37页 |
2.2.4 基于模糊理论的滤波方法 | 第37-40页 |
2.2.5 基于数据挖掘的噪声识别滤波方法 | 第40-44页 |
2.3 CCD图像增强处理 | 第44-48页 |
2.3.1 直方图均衡化处理 | 第44-46页 |
2.3.2 基于模糊理论的图像灰度变换 | 第46-48页 |
2.4 本章小结 | 第48-50页 |
第3章 前方车辆特征提取与识别研究 | 第50-82页 |
3.1 CCD图像分割方法 | 第50-56页 |
3.1.1 图像分割的阈值选择方法 | 第50-51页 |
3.1.2 基于路面灰度信息的阈值分割方法 | 第51-52页 |
3.1.3 基于模糊聚类的图像分割方法 | 第52-55页 |
3.1.4 基于数据挖掘的图像分割方法 | 第55-56页 |
3.2 前方车辆感兴趣区域的提取与标记 | 第56-60页 |
3.2.1 CCD图像的数学形态学处理与空穴填充 | 第56-58页 |
3.2.2 区域的标记与感兴趣区域判断 | 第58-60页 |
3.3 车辆特征参数的选择 | 第60-64页 |
3.3.1 不变矩、轮廓矩以及矩形度的计算 | 第60-62页 |
3.3.2 几个车辆特征参数的选择 | 第62-64页 |
3.4 基于学习的车辆检测技术 | 第64-72页 |
3.4.1 BP神经网络学习方法 | 第64-69页 |
3.4.2 基于数据挖掘技术的学习方法 | 第69页 |
3.4.3 两种学习方法的对比 | 第69-72页 |
3.5 车辆底部阴影干扰的判断与消除 | 第72-74页 |
3.5.1 车辆底部阴影干扰的判断 | 第73-74页 |
3.5.2 车辆底部阴影干扰的消除 | 第74页 |
3.6 对疑似车辆目标进行判断确认 | 第74-79页 |
3.6.1 前方车辆验证参数选择 | 第74-78页 |
3.6.2 基于BP神经网络的前方车辆验证 | 第78-79页 |
3.7 本章小结 | 第79-82页 |
第4章 前方参数估计以及车辆跟踪研究 | 第82-96页 |
4.1 基于单目视觉的前方车辆测距 | 第82-87页 |
4.1.1 测距模型的建立 | 第82-85页 |
4.1.2 CCD图像传感器内部参数标定 | 第85-87页 |
4.2 前方车辆跟踪 | 第87-93页 |
4.2.1 目标跟踪算法研究现状 | 第87-88页 |
4.2.2 基于前方车辆边缘信息的车辆定位 | 第88-90页 |
4.2.3 车辆跟踪算法以及边缘更新 | 第90-93页 |
4.3 基于序列图像的前方车辆速度估计 | 第93-94页 |
4.4 本章小结 | 第94-96页 |
第5章 基于图像的车辆纵向运动控制研究 | 第96-116页 |
5.1 安全距离模型的建立与分析 | 第96-101页 |
5.1.1 安全距离模型理论基础 | 第96-98页 |
5.1.2 安全距离模型计算与分析 | 第98-101页 |
5.2 车辆ABS防抱死制动控制 | 第101-108页 |
5.2.1 单轮车辆模型建立 | 第101-103页 |
5.2.2 基于专家PID的制动控制 | 第103-105页 |
5.2.3 基于模糊PID的制动控制 | 第105-108页 |
5.3 基于安全车距的制动控制系统 | 第108-114页 |
5.3.1 系统设计 | 第108-109页 |
5.3.2 基于Matlab/Simulink的车辆制动控制仿真实验 | 第109-114页 |
5.4 本章小结 | 第114-116页 |
第6章 总结与展望 | 第116-118页 |
6.1 论文工作总结 | 第116页 |
6.2 本文的不足之处与未来工作展望 | 第116-118页 |
参考文献 | 第118-126页 |
致谢 | 第126-128页 |
攻读硕士学位期间发表的论文及获奖情况 | 第128页 |