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基于环视系统的车道偏离预警系统研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
图表清单第9-11页
注释表第11-12页
缩略词第12-13页
第一章 绪论第13-22页
   ·引言第13页
   ·车道偏离预警系统的研究背景和意义第13-14页
   ·车道偏离预警系统的研究内容和现状第14-19页
     ·国外车道偏离预警系统研究动态第14-17页
     ·国内的研究动态第17-19页
   ·论文的研究工作第19-22页
     ·论文研究的目的和意义第19-20页
     ·论文研究的主要内容第20-22页
第二章 基于环视系统的车道偏离预警系统设计第22-29页
   ·机器视觉理论概论第22-23页
   ·车载环视辅助系统第23-27页
     ·车载环视系统的构成第23页
     ·基于特征的环视图像拼接第23-27页
   ·基于环视系统的车道偏离预警系统设计第27-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 车道图像预处理和车道线边缘检测第29-47页
   ·图像预处理第29-35页
     ·车道图像灰度化第29-32页
     ·车道图像滤波第32-35页
   ·车道标识线边缘检测第35-45页
     ·基于一阶微分算子的边缘检测第36-39页
     ·基于二阶微分算子的边缘检测第39-42页
     ·基于 Canny 检测算子的边缘检测第42-45页
   ·本章小结第45-47页
第四章 基于 Hough 变换的车道线检测第47-56页
   ·车道标识线识别算法概述第47-48页
     ·基于特征的识别方式第47-48页
     ·基于模型的识别方法第48页
   ·车道类型的判断第48-50页
     ·车道类型分类第48-49页
     ·车道模型的选择第49-50页
   ·Hough 变换法识别车道标识线第50-53页
     ·Hough 变换的基本原理第50-52页
     ·Hough 变换直线检测步骤第52-53页
   ·Hough 变换法对车道标识线识别第53-55页
   ·本章小结第55-56页
第五章 基于卡尔曼滤波的车道线追踪第56-66页
   ·基于机器视觉的跟踪技术概述第56-57页
     ·贝叶斯理论第56-57页
     ·追踪任务第57页
     ·追踪过程第57页
   ·卡尔曼滤波第57-59页
     ·Kalman 滤波器原理第57-59页
     ·用 Kalman 滤波进行追踪第59页
   ·建立车道标识线追踪模型第59-60页
     ·建立状态模型第59-60页
     ·设定模型初值第60页
   ·车道标识线追踪第60-64页
     ·车道线追踪的实现第60-63页
     ·车道标识线追踪结果第63-64页
   ·本章小结第64-66页
第六章 车道偏离预警模型的建立和验证第66-74页
   ·车道偏离预警模型简介第66-68页
     ·CCP 模型第66-67页
     ·FOD 模型第67页
     ·TLC 模型第67-68页
   ·车道偏离预警模型的建立第68-70页
   ·对获取的参数进行评估第70页
   ·车道偏离预警系统道路试验第70-72页
     ·车道偏离预警系统硬件组成第70-71页
     ·车道偏离预警系统功能第71-72页
     ·车道偏离预警系统道路实验第72页
   ·本章小结第72-74页
第七章 总结和展望第74-76页
   ·总结第74-75页
   ·展望第75-76页
参考文献第76-80页
致谢第80-81页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第81-82页
附录第82-83页

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