| 提要 | 第1-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-20页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·车道偏离预警系统的研究及应用现状 | 第9-17页 |
| ·车道偏离预警系统国外研究及应用现状 | 第10-14页 |
| ·车道偏离预警系统国内研究及应用现状 | 第14-17页 |
| ·本文的研究工作 | 第17-20页 |
| ·研究目的和意义 | 第17-18页 |
| ·研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 基于图像特征区域的摄像机内部参数调节 | 第20-36页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·编程控制摄像机内部参数的原理 | 第20-31页 |
| ·BaslerA602f 工业摄像机的特性 | 第21-24页 |
| ·图像特征区域的确定以及区域特征值的计算 | 第24-29页 |
| ·检测状态下车道线特征区域的确定及特征值的计算 | 第25-27页 |
| ·跟踪状态下车道线特征区域的确定及特征值的计算 | 第27-29页 |
| ·基于图像特征区域的摄像机内部参数调节 | 第29-31页 |
| ·试验验证及优缺点分析 | 第31-33页 |
| ·改进方案 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 基于改进 HOUGH 变换的车道线检测 | 第36-52页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·车道线识别算法回顾 | 第37-39页 |
| ·基于特征的识别方法 | 第37-38页 |
| ·基于模型的识别方法 | 第38-39页 |
| ·传统 Hough 变换原理以及优缺点分析 | 第39-44页 |
| ·传统Hough 变换原理 | 第39-42页 |
| ·传统Hough 变换优缺点分析 | 第42-44页 |
| ·基于改进 Hough 变换的车道线检测 | 第44-48页 |
| ·车道线种子点的选取及归类 | 第44-47页 |
| ·对各组种子点进行Hough 变换 | 第47页 |
| ·利用一定的约束提取当前车道线 | 第47-48页 |
| ·试验验证 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 车道线有效信息的获取和摄像机标定 | 第52-68页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·有利于车道线识别的道路图像的获取 | 第52-53页 |
| ·摄像机标定模型的选择 | 第53-58页 |
| ·摄像机模型的分类 | 第54-55页 |
| ·摄像机模型的选择 | 第55-56页 |
| ·摄像机标定的数学模型 | 第56-58页 |
| ·标定点坐标的获取 | 第58-61页 |
| ·标定点实际坐标的获取 | 第58-61页 |
| ·标定点图像坐标的获取 | 第61页 |
| ·算法验证及结论 | 第61-66页 |
| ·试验条件 | 第61-62页 |
| ·标定试验数据的采集与分析 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第五章 预警模型的建立以及改进后的车道偏离预警系统试验验证 | 第68-80页 |
| ·引言 | 第68页 |
| ·车道偏离识别方法简介 | 第68-72页 |
| ·基于道路模型与图像信息结合的车道偏离识别方法 | 第68-72页 |
| ·仅基于图像信息的车道偏离识别方法 | 第72页 |
| ·车道偏离预警模型的选择及参数提取 | 第72-75页 |
| ·算法改进后的车道偏离预警试验 | 第75-78页 |
| ·集成化的硬件设备 | 第75-76页 |
| ·软件工作过程 | 第76-77页 |
| ·道路试验 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-80页 |
| 第六章 全文总结 | 第80-82页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第80-81页 |
| ·论文存在的不足 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 摘要 | 第86-88页 |
| ABSTRACT | 第88-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 导师及作者简介 | 第92页 |