基于深度学习的车道线检测系统的设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及研究目的与意义 | 第9页 |
| 1.2 与课题相关的国内外研究综述 | 第9-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及论文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 车道线检测系统需求分析与总体设计 | 第15-27页 |
| 2.1 车道线检测系统需求分析 | 第15页 |
| 2.2 功能需求 | 第15-17页 |
| 2.2.1 车道线标注 | 第16页 |
| 2.2.2 车道线Ground Truth筛选 | 第16页 |
| 2.2.3 图像数据预处理 | 第16页 |
| 2.2.4 车道线分割模型训练 | 第16页 |
| 2.2.5 车道线检测 | 第16-17页 |
| 2.2.6 结果显示 | 第17页 |
| 2.3 非功能需求 | 第17-18页 |
| 2.3.1 性能需求 | 第17-18页 |
| 2.3.2 鲁棒性 | 第18页 |
| 2.3.3 可移植性 | 第18页 |
| 2.4 车道线检测系统总体设计 | 第18-23页 |
| 2.5 系统关键技术分析 | 第23-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 车道线检测系统的设计与实现 | 第27-51页 |
| 3.1 车道线图像数据标注与筛选 | 第27-28页 |
| 3.2 车道线图片预处理 | 第28-32页 |
| 3.2.1 ROI提取 | 第28-29页 |
| 3.2.2 下采样 | 第29-31页 |
| 3.2.3 逆透视变换 | 第31-32页 |
| 3.3 车道线分割模型训练 | 第32-43页 |
| 3.3.1 样本集封装 | 第33-34页 |
| 3.3.2 车道线分割 | 第34-42页 |
| 3.3.3 网络可视化 | 第42-43页 |
| 3.4 车道线检测 | 第43-48页 |
| 3.4.1 车道线参数拟合 | 第44-48页 |
| 3.5 结果显示 | 第48-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 车道线检测系统的测试和性能分析 | 第51-58页 |
| 4.1 车道线检测系统的内存测试 | 第51-53页 |
| 4.1.1 CPU内存测试 | 第51-52页 |
| 4.1.2 GPU显存测试 | 第52-53页 |
| 4.2 车道线检测系统UI显示模块功能测试 | 第53页 |
| 4.3 车道线检测系统的性能测试 | 第53-56页 |
| 4.3.1 车道线检测质量测试 | 第54-56页 |
| 4.3.2 车道线检测时间测试 | 第56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 个人简历 | 第65页 |
