| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·本文的主要工作和结构 | 第16-18页 |
| ·本文主要工作 | 第16页 |
| ·本文结构 | 第16-18页 |
| 第二章 前方车辆检测与跟踪技术概述 | 第18-26页 |
| ·前方车辆检测原理 | 第18-22页 |
| ·车辆假设区域检测 | 第18-21页 |
| ·车辆假设区域验证 | 第21-22页 |
| ·车辆跟踪原理 | 第22-24页 |
| ·基于特征匹配的跟踪方法 | 第22页 |
| ·基于 3D 模型的跟踪方法 | 第22-23页 |
| ·基于区域的跟踪方法 | 第23页 |
| ·基于轮廓匹配的跟踪方法 | 第23-24页 |
| ·基于 Camshift 的跟踪方法 | 第24页 |
| ·基于卡尔曼预测的跟踪方法 | 第24页 |
| ·前方运动车辆检测与跟踪设计方案 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 改进阴影的前方运动车辆检测 | 第26-37页 |
| ·改进阴影的分割算法 | 第26-28页 |
| ·车底与路面交线边缘的提取 | 第28-31页 |
| ·提取阴影线 | 第28-29页 |
| ·合并阴影线 | 第29-31页 |
| ·基于对称性的车辆验证算法 | 第31-35页 |
| ·车辆精确定位 | 第31-32页 |
| ·车辆区域验证 | 第32-35页 |
| ·前方运动车辆检测算法流程 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 基于卡尔曼滤波器的前方运动车辆跟踪 | 第37-47页 |
| ·卡尔曼滤波器原理 | 第37-38页 |
| ·车辆跟踪匹配 | 第38-40页 |
| ·NMI 特征 | 第39页 |
| ·纹理特征 | 第39页 |
| ·车辆跟踪匹配算法 | 第39-40页 |
| ·车辆跟踪算法 | 第40-44页 |
| ·Kalman 滤波器预测模型 | 第40-43页 |
| ·车辆跟踪算法步骤 | 第43-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于 DSP 平台上的车辆检测和跟踪算法的实现 | 第47-56页 |
| ·DSP 硬件平台概述 | 第47-48页 |
| ·DSP 软件开发 | 第48-53页 |
| ·集成开发环境 CCS | 第48-49页 |
| ·算法优化和移植 | 第49-53页 |
| ·本文算法优化结果分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第63-64页 |