基于机器视觉的AGV动态路径识别算法研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-17页
·论文的选题背景	第9-10页
·自动导引车国内外研究状况	第10-12页
·国外研究状况	第10-11页
·国内研究状况	第11-12页
·AGV导引/导航方式比较	第12-14页
·论文的主要研究内容	第14-17页
2 导航标示线检测算法研究	第17-37页
·摄像机系统建模	第17-19页
·坐标系建立	第17-18页
·车道模型分析	第18-19页
·图像预处理	第19-24页
·彩色图像灰度化	第20-21页
·灰度图像平滑处理	第21-22页
·灰度图像二值化	第22-24页
·形态学修正	第24页
·导航标示线边缘检测算法	第24-27页
·导航中心线提取算法	第27-37页
·常规Hough变换	第28-31页
·基于预测的Hough变换算法	第31-37页
3 导航标识符的设计与识别研究	第37-54页
·控制标识符的设计与识别	第37-41页
·基于投影的感兴趣区域的提取	第38-40页
·基于形状特征的控制标识符识别	第40-41页
·数字标识符的设计与识别	第41-46页
·数字符特征分析与提取	第42-43页
·基于统计特征的数字标识符识别	第43-46页
·标识符识别实验	第46-54页
4 障碍物识别研究	第54-76页
·障碍物识别技术概述	第54-55页
·序列图像中障碍物的检测与跟踪	第55-62页
·基于投影的单帧图像中障碍物检测方法	第55-57页
·均值平移算法	第57-58页
·特征模型与特征融合	第58-60页
·检测与跟踪的互动策略	第60-62页
·基于射影几何的障碍物空间定位算法	第62-76页
·线性摄像机成像模型	第62-64页
·镜头像差模型	第64-65页
·透视投影中的交比不变性	第65-67页
·空间目标定位算法	第67-76页
结论	第76-78页
致谢	第78-79页
参考文献	第79-83页
攻读学位期间的研究成果	第83页