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自动平行泊车中视觉检测的研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-12页
    1.1 研究背景及其意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-10页
    1.3 本文主要工作与结构安排第10-12页
第二章 图像采集与感兴趣区域提取第12-23页
    2.1 平行泊车过程分析第12-16页
        2.1.1 与泊车相关的车辆参数第12-13页
        2.1.2 自动平行泊车路径第13-16页
    2.2 泊车过程图像的采集第16-18页
    2.3 感兴趣区域的提取第18-23页
        2.3.1 车位线感兴趣区域的提取第19-20页
        2.3.2 实验结果与分析第20-23页
第三章 车位线的检测第23-32页
    3.1 车位线感兴趣区域图像预处理第23-26页
        3.1.1 图像灰度化第23-24页
        3.1.2 滤波处理第24-26页
    3.2 图像阈值分割第26-28页
    3.3 车位线的提取第28-32页
        3.3.1 车位外边线与底线的提取第28-29页
        3.3.2 实验结果与分析第29-32页
第四章 车辆位姿的视觉检测第32-52页
    4.1 视觉检测中的各坐标系间的变换第32-39页
        4.1.1 各坐标系的具体含义第32-33页
        4.1.2 各坐标系间的变换第33-39页
    4.2 摄像机标定第39-45页
        4.2.1 单目 BP 神经网络摄像机标定方法第39-41页
        4.2.2 泊车视觉检测中图像像素坐标系与世界坐标系的定义第41-42页
        4.2.3 标定靶标的选择第42-44页
        4.2.4 实验结果与分析第44-45页
    4.3 车位线的拟合第45-47页
        4.3.1 最小二乘法直线拟合算法第45-47页
        4.3.2 实验结果与分析第47页
    4.4 车辆相对车位线位姿的测量第47-51页
        4.4.1 车辆相对车位线位姿的表达第47-48页
        4.4.2 车辆车辆相对车位线位姿公式的推导第48-50页
        4.4.3 实验结果与分析第50-51页
    4.5 本章小结第51-52页
第五章 障碍物位置与宽度的测算第52-59页
    5.1 障碍物的检测第52-55页
        5.1.1 障碍物检测方法第52-53页
        5.1.2 单目视觉障碍物检测技术第53页
        5.1.3 障碍物的检测实验第53-55页
    5.2 障碍物距离与宽度的测算第55-59页
        5.2.1 测距方法第55-56页
        5.2.2 单目视觉障碍物位置与宽度测算方法第56-57页
        5.2.3 障碍物位置与宽度测算实验第57-59页
第六章 总结与展望第59-60页
参考文献第60-62页
发表论文和参加科研情况说明第62-63页
致谢第63页

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