| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 自动泊车技术研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 嵌入式平台图像处理研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 泊车位图像摄取及预处理 | 第16-32页 |
| 2.1 单目摄像机类型选取 | 第16-17页 |
| 2.2 Linux系统下视频获取原理 | 第17-24页 |
| 2.2.1 V4L2简介及驱动框架 | 第17-18页 |
| 2.2.2 V4L2相关结构体及常用命令标识符 | 第18-19页 |
| 2.2.3 Linux下USB摄像头驱动的支持情况 | 第19-21页 |
| 2.2.4 利用V4L2技术实现视频捕获的工作流程 | 第21-22页 |
| 2.2.5 视频获取功能在嵌入式平台上的实现 | 第22-24页 |
| 2.3 泊车位图像预处理 | 第24-31页 |
| 2.3.1 图像灰度化 | 第24-25页 |
| 2.3.2 图像边缘检测 | 第25-28页 |
| 2.3.3 图像二值化 | 第28-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 泊车位图像处理与测距实现 | 第32-50页 |
| 3.1 泊车位图像分割 | 第32-38页 |
| 3.1.1 旁车侧位图像 | 第32-35页 |
| 3.1.2 旁车纵位图像 | 第35-38页 |
| 3.2 泊车位图像模式识别 | 第38-41页 |
| 3.2.1 旁车侧位图像 | 第38-39页 |
| 3.2.2 旁车纵位图像 | 第39-41页 |
| 3.3 测距算法设计与实现 | 第41-49页 |
| 3.3.1 测距模型的设计与建立 | 第41-42页 |
| 3.3.2 摄像头与车辆外部参数标定 | 第42-44页 |
| 3.3.3 基于Matlab的摄像机内部参数标定 | 第44-48页 |
| 3.3.4 泊车位环境测距算法实现 | 第48-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 嵌入式泊车位环境检测系统的构建与测试 | 第50-66页 |
| 4.1 检测系统的软硬件环境构建 | 第50页 |
| 4.2 Qt/E系统移植与嵌入式开发环境搭建 | 第50-53页 |
| 4.2.1 Qt/E应用程序开发流程 | 第51-52页 |
| 4.2.2 Qt/E系统移植和嵌入式开发环境搭建 | 第52-53页 |
| 4.3 OpenCV移植和嵌入式开发环境搭建 | 第53-55页 |
| 4.4 检测系统的应用程序设计 | 第55-61页 |
| 4.4.1 程序整体框架设计 | 第55-56页 |
| 4.4.2 主窗口设计 | 第56-58页 |
| 4.4.3 基于双线程的图像摄取程序设计 | 第58-60页 |
| 4.4.4 泊车位图像处理程序设计 | 第60-61页 |
| 4.5 系统测试与结果分析 | 第61-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72页 |