基于机器视觉的车道检测系统的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·相关研究现状 | 第13-18页 |
| ·辅助驾驶系统的研究现状 | 第13-15页 |
| ·机器视觉的研究现状 | 第15-16页 |
| ·车道检测算法的研究现状 | 第16-18页 |
| ·论文主要工作 | 第18-19页 |
| ·论文组织结构 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 车道检测系统的总体设计 | 第20-31页 |
| ·车道检测系统硬件设计 | 第20-25页 |
| ·系统架构 | 第20页 |
| ·系统模块划分 | 第20-22页 |
| ·SEED-DTK6446开发板 | 第22-25页 |
| ·达芬奇技术 | 第22页 |
| ·SEED-DTK6446开发板组成 | 第22-23页 |
| ·TMS320DM6446特点 | 第23-24页 |
| ·SEED-DTK6446开发板硬件连接 | 第24-25页 |
| ·车道检测系统的软件设计 | 第25-30页 |
| ·软件架构 | 第25-27页 |
| ·开发环境的搭建 | 第27-29页 |
| ·开发环境配置 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 车道图像采集与预处理 | 第31-50页 |
| ·车道视频图像采集 | 第31-33页 |
| ·图像采集传感器的比较 | 第31-32页 |
| ·车道检测系统传感器的选择 | 第32-33页 |
| ·摄像机标定原理及方法 | 第33-42页 |
| ·摄像机成像几何模型 | 第34页 |
| ·摄像机定标方法 | 第34-35页 |
| ·摄像机的标定 | 第35-42页 |
| ·坐标系的变换 | 第36-39页 |
| ·摄像机内部参数的标定 | 第39页 |
| ·摄像机外部参数的标定 | 第39-42页 |
| ·图像预处理 | 第42-49页 |
| ·道路图像灰度化 | 第42-43页 |
| ·一种高效的中值滤波算法 | 第43-45页 |
| ·道路图像边缘检测 | 第45-46页 |
| ·灰度图像二值化 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 车道检测与跟踪算法研究 | 第50-64页 |
| ·车道检测算法假设条件 | 第50-54页 |
| ·道路情况假设 | 第50-51页 |
| ·感兴趣区域假设和设置 | 第51-54页 |
| ·天空与道路区域划分 | 第51-52页 |
| ·搜索区间设置 | 第52-54页 |
| ·基于感兴趣区域的车道线检测算法 | 第54-58页 |
| ·Hough变换 | 第54-56页 |
| ·一种基于梯度的Hough变换 | 第56-58页 |
| ·车道线跟踪 | 第58-63页 |
| ·道路跟踪算法 | 第58-59页 |
| ·车道模型分类 | 第59-61页 |
| ·基于线性抛物线模型的车道线跟踪 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 实验验证 | 第64-71页 |
| ·实验环境 | 第64页 |
| ·摄像头标定实验验证 | 第64-69页 |
| ·摄像头内部参数标定验证 | 第64-66页 |
| ·摄像头外部参数标定验证 | 第66-68页 |
| ·实验结果分析 | 第68-69页 |
| ·车道线检测算法的实验验证 | 第69-70页 |
| ·车道检测系统的实验结果 | 第69-70页 |
| ·实验结果分析 | 第70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
