列车前方障碍物图像检测算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·列车前方障碍物检测研究意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第13-15页 |
| ·本文的研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 障碍物图像检测的实验方案 | 第17-23页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·摄像机的选择及安装方式 | 第17-19页 |
| ·障碍物检测整体框架及实验图像获取 | 第19-23页 |
| ·直道上障碍物检测的整体框架 | 第19-21页 |
| ·弯道障碍物检测整体框架 | 第21-22页 |
| ·实验视频的获取 | 第22-23页 |
| 第3章 图像预处理算法 | 第23-32页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·图像平滑滤波算法 | 第23-24页 |
| ·图像窗口的建立 | 第24-32页 |
| ·图像边缘检测算法 | 第25-27页 |
| ·图像二值化处理 | 第27-28页 |
| ·图像形态学处理 | 第28-29页 |
| ·图像窗口建立方法 | 第29-32页 |
| 第4章 复杂背景下直道障碍物检测算法 | 第32-45页 |
| ·引言 | 第32-34页 |
| ·复杂背景下直道上的运动障碍物检测 | 第34-42页 |
| ·光流法概述 | 第34-40页 |
| ·抖动补偿与运动障碍物检测 | 第40-42页 |
| ·直道上静止障碍物的检测算法 | 第42-44页 |
| ·静止障碍物的识别 | 第42页 |
| ·障碍物识别参数体系 | 第42-43页 |
| ·静止障碍物的准确定位 | 第43-44页 |
| ·建立单目摄像测距模型 | 第44-45页 |
| 第5章 弯道障碍物检测算法 | 第45-48页 |
| ·静止障碍物识别算法 | 第45页 |
| ·运动障碍物目标的检测 | 第45-48页 |
| ·运动障碍物识别 | 第46-47页 |
| ·障碍物目标定位 | 第47-48页 |
| 第6章 障碍物检测实验与分析 | 第48-77页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·图像预处理 | 第48-52页 |
| ·图像平滑滤波 | 第48-49页 |
| ·图像边缘提取 | 第49-50页 |
| ·图像二值化处理 | 第50-51页 |
| ·图像形态学处理 | 第51页 |
| ·图像窗口的建立 | 第51-52页 |
| ·直道上运动障碍物检测 | 第52-55页 |
| ·图像检测 | 第52-54页 |
| ·结果分析 | 第54-55页 |
| ·直道上静止障碍物检测 | 第55-69页 |
| ·直道上静止障碍物识别 | 第55-66页 |
| ·静止障碍物的准确定位 | 第66-69页 |
| ·测距实验与分析 | 第69-70页 |
| ·实验目的与实验方案 | 第69页 |
| ·实验结果与分析 | 第69-70页 |
| ·弯道上障碍物识别 | 第70-77页 |
| ·弯道上静止障碍物识别 | 第70-73页 |
| ·弯道上运动障碍物检测 | 第73-77页 |
| 结论与展望 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第84页 |
