| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-24页 |
| 1.1 课题的提出及研究意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景和选题依据 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究目的和研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状及评述 | 第13-20页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.3 研究现状评述 | 第19-20页 |
| 1.3 研究目标、内容、技术路线与创新点 | 第20-23页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第20页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第20-21页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第21-22页 |
| 1.3.4 研究创新点 | 第22-23页 |
| 1.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 基于全覆盖式级联单目视觉的纵向分级预警技术研究 | 第24-49页 |
| 2.1 基于兴趣区域选定系统的HAAR-LIKE和ADABOOST车辆识别 | 第24-30页 |
| 2.1.1 样本选取及Haar-like矩形特征提取 | 第24-26页 |
| 2.1.2 Adaboost分类器训练及车辆识别 | 第26-29页 |
| 2.1.3 基于兴趣区域选定系统的车辆识别 | 第29-30页 |
| 2.2 基于双级级联单目视觉的车辆纵向分级测距 | 第30-38页 |
| 2.2.1 基于车道平面约束的纵向车距测量模型 | 第30-32页 |
| 2.2.2 基于特征点透视投影误差修复的纵向距离测算 | 第32-33页 |
| 2.2.3 实车纵向测距模拟实验 | 第33-34页 |
| 2.2.4 基于双级级联单目视觉的全覆盖式级联单目视觉模型建立 | 第34-38页 |
| 2.3 基于全覆盖式级联单目视觉的纵向预警模型研究 | 第38-48页 |
| 2.3.1 基于车辆安全空间模型的预警车距计算 | 第38-44页 |
| 2.3.2 基于全覆盖式级联单目视觉的纵向分级预警 | 第44-46页 |
| 2.3.3 全覆盖式级联单目视觉系统搭建及数据分析 | 第46-48页 |
| 2.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第三章 基于模块单向导入链接算法的雾天车辆横向偏航预警技术研究 | 第49-79页 |
| 3.1 基于单级级联单目视觉的降质图像恢复 | 第49-64页 |
| 3.1.1 基于大气散射模型的雾天行车模型建立 | 第49-52页 |
| 3.1.2 基于模块单向导入链接算法的降质图像恢复 | 第52-57页 |
| 3.1.3 基于单级级联单目视觉的车道线兴趣区域方程计算 | 第57-64页 |
| 3.2 基于车辆横向可行安全域车道线边缘信息挖掘 | 第64-68页 |
| 3.2.1 基于高梯度区非局部均值滤波的道路图像去噪 | 第64-66页 |
| 3.2.2 非兴趣区域归零化的图像最优阈值分割 | 第66-68页 |
| 3.3 图像坐标系约束下车道线方程求解 | 第68-74页 |
| 3.3.1 基于车道几何特征的车道标识线筛选 | 第68-70页 |
| 3.3.2 基于线性回归的车道线方程求解 | 第70-73页 |
| 3.3.3 车道标识线检测离线实验验证 | 第73-74页 |
| 3.4 基于时空域双审核的车辆横向偏航辨识模型 | 第74-78页 |
| 3.4.1 世界坐标系下车辆运行姿态感知 | 第74-77页 |
| 3.4.2 车辆横向偏航辨识模型的建立 | 第77-78页 |
| 3.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 第四章 基于族群滤波算法的车辆动态纵向预警技术研究 | 第79-112页 |
| 4.1 基于CCD路面激励输入响应仿真的检测设备选择 | 第79-92页 |
| 4.1.1 基于滤波白噪声法的路面模型建立 | 第80-85页 |
| 4.1.2 基于客车动力学模型的CCD振动响应分析 | 第85-92页 |
| 4.2 基于客车行驶状态关键信息检测系统的CCD视点响应信息采集 | 第92-95页 |
| 4.2.1 客车车载视觉设备路面输入响应信息检测系统搭建 | 第92-94页 |
| 4.2.2 客车车载视觉设备路面输入响应信息采集与分析 | 第94-95页 |
| 4.3 基于族群滤波法和双级级联单目视觉系统的纵向测距算法 | 第95-110页 |
| 4.3.1 基于映射畸变分析的振动输入族群化处理 | 第95-98页 |
| 4.3.2 基于族群滤波法的近景纵向测距规则化安全修正 | 第98-108页 |
| 4.3.3 基于双级级联单目视觉系统的全覆盖纵向测距 | 第108-110页 |
| 4.4 本章小结 | 第110-112页 |
| 第五章 高鲁棒性客运车辆危险行驶状态辨识系统开发及数据验证 | 第112-120页 |
| 5.1 高鲁棒性客运车辆危险行驶状态辨识系统 | 第112-116页 |
| 5.1.1 系统设计 | 第112-113页 |
| 5.1.2 系统实现 | 第113-116页 |
| 5.2 大客车前方行车环境实车试验数据验证 | 第116-119页 |
| 5.2.1 验证目的 | 第116页 |
| 5.2.2 实验工况信息 | 第116-117页 |
| 5.2.3 实验结果验证 | 第117-119页 |
| 5.3 本章小结 | 第119-120页 |
| 总结与展望 | 第120-122页 |
| 参考文献 | 第122-130页 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 | 第130-131页 |
| 致谢 | 第131页 |
