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基于雷达与视觉传感器信息融合的车辆检测方法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 课题研究背景与意义第12-14页
        1.1.1 研究背景第12-14页
        1.1.2 研究意义第14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
        1.2.1 基于机器视觉的车辆检测第15页
        1.2.2 基于雷达的车辆检测第15-16页
        1.2.3 基于多传感器融合的车辆检测第16-17页
        1.2.4 车辆检测研究现状总结第17页
    1.3 主要研究内容和技术路线第17-20页
第二章 基于毫米波雷达的车辆识别方法研究第20-37页
    2.1 毫米波雷达测速及测距原理第20-22页
    2.2 ESR毫米波雷达第22-24页
        2.2.1 ESR毫米波雷达基本特征第22-24页
        2.2.2 ESR雷达应用时存在的问题第24页
    2.3 障碍物检测的数据接收与处理第24-29页
        2.3.1 目标数据的接收第24-25页
        2.3.2 目标数据处理第25-26页
        2.3.3 同车道有效目标判断第26-27页
        2.3.4 毫米波雷达目标初选方法第27-29页
    2.4 目标有效性检验与卡尔曼滤波数据处理第29-34页
        2.4.1 目标有效性检验原理第29-32页
        2.4.2 目标运动信息的卡尔曼滤波处理第32-34页
    2.5 试验验证第34-36页
        2.5.1 目标有效性检验第34-35页
        2.5.2 雷达数据验证第35-36页
    2.6 本章小结第36-37页
第三章 基于视觉的车辆识别追踪研究第37-55页
    3.1 车辆特征提取第37-41页
        3.1.1 Haar-like特征第37-38页
        3.1.2 图像Haar-like特征数量计算第38-39页
        3.1.3 积分图计算矩形特征第39-41页
    3.2 基于Haar-like矩形特征的Adaboost算法第41-46页
        3.2.1 车辆检测的弱分类器训练第41-43页
        3.2.2 基于Adaboost的强分类器构建第43-45页
        3.2.3 级联分类器生成第45-46页
    3.3 时空上下文快速跟踪算法的引入第46-50页
    3.4 算法试验验证第50-54页
        3.4.1 样本预处理第50页
        3.4.2 正负样本集与分类器训练第50-52页
        3.4.3 时空上下文算法参数设置第52页
        3.4.4 前方车辆检测试验第52-54页
    3.5 本章小结第54-55页
第四章 多传感器数据融合算法研究第55-65页
    4.1 雷达与视觉信息的空间融合第55-59页
        4.1.1 毫米波雷达坐标系与世界坐标系转换第55-56页
        4.1.2 摄像机坐标系与世界坐标系转换第56-57页
        4.1.3 摄像机坐标系和图像像素坐标系的转换第57-59页
    4.2 空间融合参数的求取第59-62页
        4.2.1 摄像机标定第59-60页
        4.2.2 摄像机参数求取第60-61页
        4.2.3 摄像机镜头畸变原理和修正第61-62页
    4.3 雷达信息与视觉信息的时间融合第62-63页
    4.4 融合模型验证第63-64页
    4.5 本章小结第64-65页
第五章 试验平台搭建及试验第65-74页
    5.1 基于模拟驾驶仪的仿真实验第65-68页
        5.1.1 基于模拟驾驶仪的仿真平台搭建第65-67页
        5.1.2 仿真试验结果分析第67-68页
    5.2 识别系统搭建及验证第68-73页
        5.2.1 毫米波雷达与摄像机安装第68-69页
        5.2.2 实车试验系统第69-70页
        5.2.3 实车试验验证第70-73页
    5.3 本章小结第73-74页
第六章 工作总结与展望第74-76页
    6.1 工作总结第74-75页
    6.2 工作展望第75-76页
参考文献第76-80页
致谢第80-81页
攻读硕士期间发表的论文第81页

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