| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外车辆车道级定位发展现状及研究趋势 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第10-11页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第10-11页 |
| 1.3.2 本文研究内容 | 第11页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 基于视觉的车道级定位方法概述 | 第13-18页 |
| 2.1 基于视觉的结构化道路检测技术研究概况 | 第13-14页 |
| 2.2 基于视觉的车道级定位系统方案设计 | 第14-15页 |
| 2.3 各模块功能划分及算法说明 | 第15-16页 |
| 2.3.1 图像预处理模块 | 第15页 |
| 2.3.2 多车道线检测模块 | 第15-16页 |
| 2.3.3 车道线追踪模块 | 第16页 |
| 2.3.4 偏移变道计算模块 | 第16页 |
| 2.4 本章小结 | 第16-18页 |
| 第三章 道路图像预处理 | 第18-30页 |
| 3.1 图像灰度化 | 第18页 |
| 3.2 图像平滑 | 第18-19页 |
| 3.3 初始感兴趣区域获取 | 第19-20页 |
| 3.4 边缘提取 | 第20-24页 |
| 3.4.1 传统边缘算子 | 第21-23页 |
| 3.4.2 改进的边缘算子 | 第23-24页 |
| 3.5 图像阈值分割 | 第24-27页 |
| 3.5.1 最大类间方差(OTSU)阈值选取 | 第24-25页 |
| 3.5.2 局部自适应阈值分割 | 第25页 |
| 3.5.3 迭代法阈值分割 | 第25-26页 |
| 3.5.4 改进的迭代法阈值分割 | 第26-27页 |
| 3.6 单边缘骨架提取 | 第27-28页 |
| 3.7 雨天图像预处理 | 第28-29页 |
| 3.8 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于多特征边缘组合的多车道线检测 | 第30-42页 |
| 4.1 多车道线检测方案说明 | 第30-31页 |
| 4.2 基于Hough变换的初始车道线识别 | 第31-33页 |
| 4.3 基于最小二乘的多特征组合边缘车道线拟合方法 | 第33-38页 |
| 4.3.1 基于最小二乘法的组合边缘直线拟合 | 第33-34页 |
| 4.3.2 多特征直线筛选 | 第34-38页 |
| 4.4 基于时间段统计的多车道线确定法及车辆初始位置识别 | 第38-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于Kalman滤波的车道线追踪及变道定位算法 | 第42-53页 |
| 5.1 引言 | 第42页 |
| 5.2 基于Kalman滤波的车道线追踪 | 第42-46页 |
| 5.2.1 Kalman滤波原理 | 第42-43页 |
| 5.2.2 Kalman模型的建立 | 第43-45页 |
| 5.2.3 基于Kalman的动态感兴趣区域预测 | 第45-46页 |
| 5.3 车辆变道偏移率计算及换道跟踪 | 第46-51页 |
| 5.3.1 车辆变道偏移率的计算 | 第47-49页 |
| 5.3.2 换道判断及跟踪 | 第49-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第六章 实验总结与研究展望 | 第53-59页 |
| 6.1 实验结果与分析 | 第53-56页 |
| 6.2 研究总结 | 第56-57页 |
| 6.3 研究展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
