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基于Mono Camera的运动轨迹估算软件的研究与实现

摘要第5-6页
Abstract第6页
缩略词表第7-10页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 研究背景第10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 论文的主要研究内容第12页
    1.4 本文的组织结构第12-14页
第二章 背景知识及相关技术第14-24页
    2.1 ADAS摄像头嵌入式软件第14-15页
        2.1.1 软件架构第14页
        2.1.2 视觉加速软件嵌入式实现第14-15页
    2.2 相关算法技术基础第15-23页
        2.2.1 摄像机模型第15-19页
        2.2.2 摄像机内部参数标定第19-20页
        2.2.3 摄像机外部参数的标定第20-21页
        2.2.4 路面模型的估算第21页
        2.2.5 固定和移动目标的位置估算第21-22页
        2.2.6 车辆与行人检测算法第22-23页
    2.3 本章小结第23-24页
第三章 软件需求与概要设计第24-37页
    3.1 功能需求第24-26页
        3.1.1 功能需求第24-25页
        3.1.2 性能需求第25-26页
    3.2 软件架构设计第26-27页
    3.3 软件处理流程设计第27-29页
    3.4 软件模块概要设计第29-36页
        3.4.1 内参标定模块第29-31页
        3.4.2 外参标定模块第31-32页
        3.4.3 路面模型估算模块第32-34页
        3.4.4 物体边界估算模块第34-35页
        3.4.5 目标位置及轨迹估算模块第35-36页
    3.5 本章小结第36-37页
第四章 软件详细设计与实现第37-63页
    4.1 软件架构详细设计第37-39页
        4.1.1 实时操作系统的调度第37-38页
        4.1.2 启动时序第38-39页
        4.1.3 软件模块设计第39页
    4.2 标定方案的详细设计第39-46页
        4.2.1 内参标定第39-44页
        4.2.2 外参标定第44-46页
    4.3 路面模型估算详细设计第46-52页
        4.3.1 LK光流追踪算法及优化第46-47页
        4.3.2 3D场景建模第47-52页
    4.4 物体边界估算详细设计第52-54页
        4.4.1 特征提取第52-53页
        4.4.2 分类器训练第53页
        4.4.3 分类器运行第53-54页
    4.5 目标位置和轨迹估算详细设计第54-56页
        4.5.1 算法描述第54-55页
        4.5.2 流程设计描述第55-56页
    4.6 软件实现方案第56-62页
        4.6.1 软件实现工具与环境第56-58页
        4.6.2 底层软件实现第58-59页
        4.6.3 上层软件部分第59-62页
    4.7 本章小结第62-63页
第五章 软件测试及结果第63-77页
    5.1 测试计划与测试环境第63-68页
        5.1.1 测试计划概述第63-64页
        5.1.2 测试环境与测试方案第64-68页
    5.2 功能测试第68-71页
        5.2.1 主要模块功能测试第68-70页
        5.2.2 系统功能测试第70-71页
        5.2.3 功能测试结果与分析第71页
    5.3 性能测试第71-76页
        5.3.1 主要模块性能测试第71-74页
        5.3.2 系统性能测试第74-76页
        5.3.3 性能测试结果与分析第76页
    5.4 本章小结第76-77页
第六章 总结与展望第77-79页
    6.1 总结第77页
    6.2 展望第77-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-81页

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