| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-27页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 行车环境感知方法的研究现状 | 第13-20页 |
| 1.2.1 车道线识别 | 第14-15页 |
| 1.2.2 车辆检测与跟踪 | 第15-19页 |
| 1.2.3 行车环境感知信息表征 | 第19-20页 |
| 1.3 车-路协同系统的研究现状 | 第20-23页 |
| 1.4 论文的研究内容与章节安排 | 第23-27页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第23-24页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第24-27页 |
| 第二章 基于车路视觉协同的行车环境感知系统架构设计 | 第27-36页 |
| 2.1 引言 | 第27-30页 |
| 2.1.1 车路协同系统简介 | 第27-28页 |
| 2.1.2 基于车路协同的行车环境信息感知方式简介 | 第28-30页 |
| 2.2 基于车-路视觉协同的行车环境感知系统框架 | 第30-32页 |
| 2.3 基于车-路视觉协同的行车环境感知系统关键技术分析 | 第32-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于车载视频的结构化道路车道线识别方法研究 | 第36-53页 |
| 3.1 引言 | 第36-40页 |
| 3.1.1 车道线检测与跟踪研究现状 | 第36-38页 |
| 3.1.2 车道线分类研究现状 | 第38-40页 |
| 3.2 图像预处理 | 第40-41页 |
| 3.3 边缘特征提取 | 第41-43页 |
| 3.3.1 Canny边缘检测 | 第42页 |
| 3.3.2 车道线边缘图像后处理 | 第42-43页 |
| 3.4 基于NUBS模型匹配的车道线检测、分类与跟踪 | 第43-51页 |
| 3.4.1 曲线模型 | 第43-44页 |
| 3.4.2 车道线检测、分类与跟踪 | 第44-49页 |
| 3.4.3 算法验证与分析 | 第49-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 基于路侧视频的车辆检测与跟踪方法研究 | 第53-75页 |
| 4.1 引言 | 第53-54页 |
| 4.2 基于非采样高斯差分多尺度边缘融合的车辆检测方法 | 第54-63页 |
| 4.2.1 非采样高斯差分金字塔分解 | 第55-57页 |
| 4.2.2 车辆轮廓检测 | 第57-58页 |
| 4.2.3 多尺度边缘融合车辆定位 | 第58-59页 |
| 4.2.4 算法验证与分析 | 第59-63页 |
| 4.3 基于SIFT特征匹配的车辆检测与跟踪算法 | 第63-74页 |
| 4.3.1 基于SIFT特征匹配的车辆检测 | 第63-68页 |
| 4.3.2 基于SIFT特征匹配的车辆跟踪 | 第68-71页 |
| 4.3.3 算法验证与分析 | 第71-74页 |
| 4.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 基于车-路视觉协同感知信息的行车环境表征方法研究 | 第75-94页 |
| 5.1 引言 | 第75-76页 |
| 5.2 基于Occupancy grid的行车环境表征方法 | 第76-83页 |
| 5.2.1 贝叶斯理论 | 第76-77页 |
| 5.2.2 Occupancy grid模型建立 | 第77-79页 |
| 5.2.3 cell的状态概率估计 | 第79-81页 |
| 5.2.4 实验与结果分析 | 第81-83页 |
| 5.3 基于动态信任度网格的行车环境表征方法 | 第83-93页 |
| 5.3.1 D-S证据理论 | 第84-86页 |
| 5.3.2 动态信任度网格模型建立 | 第86-87页 |
| 5.3.3 基于D-S理论的信任度网格表征与更新 | 第87-90页 |
| 5.3.4 算法验证与分析 | 第90-93页 |
| 5.4 本章小结 | 第93-94页 |
| 第六章 基于行车环境表征的车辆变道行为辅助决策方法研究 | 第94-108页 |
| 6.1 引言 | 第94-95页 |
| 6.2 智能车载系统的环境感知装置设计 | 第95页 |
| 6.3 基于贝叶斯网络的变道行为辅助决策 | 第95-103页 |
| 6.3.1 贝叶斯网络中节点状态参数确定 | 第95-99页 |
| 6.3.2 基于贝叶斯决策网络的变道决策 | 第99页 |
| 6.3.3 实验结果及分析 | 第99-103页 |
| 6.4 基于规则融合的变道行为决策 | 第103-106页 |
| 6.4.1 规则简介 | 第103页 |
| 6.4.2 基于规则融合的变道行为决策 | 第103-105页 |
| 6.4.3 实验结果与分析 | 第105-106页 |
| 6.5 本章小结 | 第106-108页 |
| 第七章 总结与展望 | 第108-112页 |
| 7.1 总结 | 第108-110页 |
| 7.2 展望 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-123页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第123-127页 |
| 致谢 | 第127页 |
