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复杂环境中交通标识识别与状态跟踪估计算法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
目录第9-12页
表目录第12-14页
图目录第14-17页
1 绪论第17-29页
   ·课题研究背景与意义第17-18页
   ·相机曝光调整第18-19页
   ·交通标志识别研究现状第19-23页
     ·交通标志检测第19-21页
     ·交通标志识别第21-23页
   ·交通信号灯识别的研究现状第23-25页
     ·交通信号灯检测第23-24页
     ·交通信号灯识别第24-25页
   ·交通标识目标跟踪第25-27页
     ·基于计算机视觉的目标跟踪第25-26页
     ·多运动目标跟踪第26页
     ·交通标识目标的跟踪与状态估计第26-27页
   ·本文研究内容与结构安排第27-28页
   ·本章小结第28-29页
2 相机成像及曝光度调整第29-38页
   ·交通标识成像过程及参数计算第29-30页
   ·相机曝光算法实现第30-34页
     ·图像分区检测及分析第32-33页
     ·基于能量的曝光量判断第33页
     ·权值矩阵选择第33-34页
   ·曝光时间计算第34-35页
   ·曝光调整实验分析第35-37页
   ·本章小结第37-38页
3 交通标志检测与识别算法第38-98页
   ·常见交通标志说明第38-39页
   ·交通标志识别算法设计框架第39-40页
   ·交通标志检测算法第40-50页
     ·图像分割及形态学处理第41-44页
     ·交通标志边缘重构第44-46页
     ·感兴趣区域形状标记图提取与匹配第46-50页
   ·字符型交通标志的检测算法第50-64页
     ·字符型交通标志颜色分割第50-51页
     ·形状特征提取与判断第51-53页
     ·交通标志中的字符检测与定位第53-58页
     ·基于内部结构的汉字定位第58-61页
     ·字符定位实验结果及性能分析第61-64页
   ·交通标志识别算法研究第64-84页
     ·二元树复小波变换特征提取第65-72页
     ·交通标志二元树复小波特征降维第72-79页
     ·交通标志识别与分类算法第79-81页
     ·内部图形提取和匹配第81-84页
     ·交通标志分类结果融合第84页
   ·实验平台设计与结果分析第84-97页
     ·实验数据采集环境和数据第84-86页
     ·交通标志检测算法性能第86-89页
     ·交通标志识别算法性能第89-95页
     ·时间复杂度分析第95-97页
   ·本章小结第97-98页
4 交通信号灯检测与识别算法第98-124页
   ·交通信号灯识别算法框架第98-99页
   ·交通信号灯检测算法第99-112页
     ·交通信号灯灯板定位第100-104页
     ·交通信号灯定位第104-106页
     ·组合型交通信号灯检测第106-112页
   ·交通信号灯识别算法第112-116页
     ·图像的2维Gabor小波表示第112-113页
     ·交通信号灯Gabor特征降维第113-115页
     ·交通信号灯分类第115-116页
   ·交通信号灯识别算法实验分析第116-123页
     ·数据采集环境及过程第116-117页
     ·交通信号灯检测结果及性能分析第117-119页
     ·交通信号灯识别结果及性能分析第119-122页
     ·时间复杂度分析第122-123页
   ·本章小结第123-124页
5 交通标识跟踪与状态估计第124-143页
   ·多交通标志目标的跟踪算法第124-134页
     ·多交通标志目标跟踪第124-127页
     ·UKF滤波第127-129页
     ·交通标志跟踪实验分析第129-134页
   ·交通信号灯状态估计第134-142页
     ·交通信号灯目标跟踪第134页
     ·单个交通信号灯的隐马尔科夫模型状态估计第134-138页
     ·三个交通信号灯的隐马尔科夫模型状态估计第138-142页
   ·本章小结第142-143页
6 交通标识识别系统设计与分析第143-147页
   ·实验设备及平台第143-145页
   ·交通标志识别系统设计第145-146页
   ·交通信号灯识别系统设计第146页
   ·本章小结第146-147页
7 总结与展望第147-149页
   ·论文工作总结第147-148页
   ·进一步的研究方向第148-149页
参考文献第149-159页
攻读学位期间主要的研究成果第159-161页
致谢第161-162页

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