公路交通标志与车辆的目标识别设计与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·路标检测与识别 | 第8-9页 |
| ·车辆的检测与识别 | 第9-10页 |
| ·本文内容和章节安排 | 第10-13页 |
| 第二章 相关技术 | 第13-33页 |
| ·彩色空间 | 第13-16页 |
| ·RGB 彩色空间 | 第13-14页 |
| ·HSI 彩色空间 | 第14-16页 |
| ·支持向量机介 | 第16-21页 |
| ·svm 概述 | 第16-17页 |
| ·线性可分情况 | 第17-19页 |
| ·线性不可分情形 | 第19-20页 |
| ·多分类 | 第20-21页 |
| ·Adaboost 算法介绍 | 第21-27页 |
| ·类 haar 特征 | 第22-23页 |
| ·Adaboost 训练 | 第23-26页 |
| ·级联分类器 | 第26-27页 |
| ·不变矩 | 第27-31页 |
| ·矩的概念 | 第27-28页 |
| ·图像矩的一般定义 | 第28页 |
| ·几何矩 | 第28-29页 |
| ·Hu 矩及改进 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 交通标志的识别与实现 | 第33-47页 |
| ·目标特点与整体识别框架 | 第33-36页 |
| ·交通标志 | 第33-34页 |
| ·交通标志识别的总体框架 | 第34-36页 |
| ·交通目标检测 | 第36-41页 |
| ·基于 HSI 的目标检测 | 第36-38页 |
| ·基于区域生长的去噪 | 第38-40页 |
| ·目标分割与提取 | 第40-41页 |
| ·基于 svm 的目标识别 | 第41-45页 |
| ·识别流程 | 第41-42页 |
| ·形状识别 | 第42-43页 |
| ·特征提取 | 第43页 |
| ·模板的创建 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 汽车的定位与识别 | 第47-53页 |
| ·概述 | 第47-48页 |
| ·车辆目标的定位 | 第48-50页 |
| ·模板的建立与识别 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第53-59页 |
| ·目标识别的评判标准 | 第53-54页 |
| ·交通标志模块 | 第54-56页 |
| ·车辆识别模块 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·主要工作与创新点 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 在读期间研究成果 | 第67-68页 |
