基于梯形模型及支撑向量机的非结构化道路检测
| 目录 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| ·自主导航车辆的研究 | 第7-10页 |
| ·自主导航车辆的研究意义 | 第7页 |
| ·自主导航车辆的国内外研究现状 | 第7-10页 |
| ·自主导航车辆的非结构化道路检测 | 第10-11页 |
| ·道路检测技术 | 第10页 |
| ·非结构化道路检测技术 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作及章节安排 | 第11-13页 |
| 第2章 基于梯形模型的道路检测方法 | 第13-22页 |
| ·道路模型 | 第13-14页 |
| ·预处理 | 第14-18页 |
| ·PCNN模型及原理 | 第14-16页 |
| ·PCNN阴影去除算法 | 第16-17页 |
| ·图像帧的预处理 | 第17-18页 |
| ·道路预测 | 第18-20页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第18-19页 |
| ·卡尔曼滤波器对道路的预测 | 第19-20页 |
| ·参数更新 | 第20-21页 |
| ·EM算法 | 第20页 |
| ·EM算法更新卡尔曼滤波器 | 第20-21页 |
| ·本章小节 | 第21-22页 |
| 第3章 基于梯形模型和支撑向量机的道路检测 | 第22-33页 |
| ·道路检测系统结构 | 第22页 |
| ·道路检测部分 | 第22-27页 |
| ·支撑向量机 | 第22-25页 |
| ·支撑向量机进一步修正道路边缘 | 第25页 |
| ·后期处理 | 第25-27页 |
| ·仿真实验及结论 | 第27-32页 |
| ·四个通道的选取实验 | 第28-29页 |
| ·道路检测效果比较实验 | 第29-32页 |
| ·本章小节 | 第32-33页 |
| 第4章 基于梯形模型和FSVM的道路检测 | 第33-41页 |
| ·道路检测系统结构 | 第33-34页 |
| ·模糊支撑向量机 | 第34-37页 |
| ·模糊集理论 | 第34-35页 |
| ·本章的FSVM算法 | 第35-37页 |
| ·仿真实验及结论 | 第37-39页 |
| ·本章小节 | 第39-41页 |
| 第5章 基于梯形模型和Ada-SVM的道路检测 | 第41-51页 |
| ·道路检测系统结构 | 第41页 |
| ·Ada-boosting算法 | 第41-45页 |
| ·Boosting算法 | 第41-42页 |
| ·AdaBoost算法描述 | 第42-43页 |
| ·Ada-SVM道路检测算法 | 第43-45页 |
| ·仿真实验及结论 | 第45-49页 |
| ·本章小节 | 第49-51页 |
| 第6章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士期间的论文情况 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
