基于机器视觉的车道标志线检测与车道定位技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-18页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第16-17页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第17-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第18-19页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3 论文的主要研究内容和章节安排 | 第20-24页 |
| 1.3.1 论文的主要研究内容 | 第20-21页 |
| 1.3.2 论文的章节安排 | 第21-24页 |
| 第二章 高速公路场景下的车道标志线检测 | 第24-44页 |
| 2.1 高速公路场景分析 | 第24-25页 |
| 2.2 感兴趣区域(ROI)选取 | 第25-26页 |
| 2.3 灰度化 | 第26-30页 |
| 2.4 滤波 | 第30-32页 |
| 2.5 二值化 | 第32-36页 |
| 2.6 边缘检测 | 第36-37页 |
| 2.7 Hough变换 | 第37-39页 |
| 2.8 结果与分析 | 第39-41页 |
| 2.9 本章小结 | 第41-44页 |
| 第三章 城市主干道路场景下的车道标志线检测 | 第44-62页 |
| 3.1 城市主干道路场景分析 | 第44-45页 |
| 3.2 二值化的改进 | 第45-48页 |
| 3.3 基于HSI彩色空间的路面区域检测与滤除 | 第48-51页 |
| 3.4 形态学处理 | 第51-53页 |
| 3.5 极角与距离约束 | 第53-55页 |
| 3.6 结果与分析 | 第55-59页 |
| 3.7 本章小结 | 第59-62页 |
| 第四章 视频流中的车道定位 | 第62-70页 |
| 4.1 车辆横向偏移分析 | 第62-65页 |
| 4.2 视频流中车辆横向偏移检测 | 第65-66页 |
| 4.3 车道定位 | 第66-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 车道级定位APP的设计与实现 | 第70-80页 |
| 5.1 APP架构设计与开发环境 | 第70-71页 |
| 5.1.1 APP架构设计 | 第70-71页 |
| 5.1.2 APP开发环境 | 第71页 |
| 5.2 道路级定位的设计实现 | 第71-73页 |
| 5.3 车道标志线检测的设计实现 | 第73-76页 |
| 5.4 视频流中车道定位的设计实现 | 第76-77页 |
| 5.5 系统实现与测试 | 第77-78页 |
| 5.6 本章小结 | 第78-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-84页 |
| 6.1 论文工作回顾 | 第80-81页 |
| 6.2 未来研究方向 | 第81-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 作者简介 | 第90-91页 |
