提要 | 第1-8页 |
第一章 绪论 | 第8-20页 |
·引言 | 第8页 |
·国内外自主车辆研究现状 | 第8-11页 |
·国外自主车辆研究现状 | 第8-10页 |
·国内自主车辆研究现状 | 第10-11页 |
·ALV 系统组成及关键技术 | 第11-13页 |
·基于视觉的障碍物识别技术 | 第13-16页 |
·基于视觉的越野环境障碍物识别的难点分析 | 第13-15页 |
·应用于野外环境下ALV导航的立体视觉系统研究现状 | 第15-16页 |
·论文研究的主要内容及章节安排 | 第16-20页 |
第二章 基于视觉的障碍物识别算法理论分析 | 第20-30页 |
·双目立体视觉技术 | 第20-25页 |
·概述 | 第20-21页 |
·双目立体视觉原理 | 第21-22页 |
·双目立体匹配算法的分析与评价 | 第22-25页 |
·单目视觉技术 | 第25-28页 |
·概述 | 第25页 |
·基于单目视觉的障碍物三维信息获取方法对比分析 | 第25-28页 |
·本章小结 | 第28-30页 |
第三章 独立障碍物的双目识别方法研究 | 第30-54页 |
·概述 | 第30-31页 |
·基于区域颜色信息的立体匹配算法 | 第31-41页 |
·传统的基于区域灰度信息的匹配算法 | 第31页 |
·人类视觉信息处理机制 | 第31-34页 |
·区域颜色相似特征 | 第34页 |
·常规颜色模型匹配算法 | 第34-38页 |
·改进的L*a*b*颜色模型匹配算法 | 第38-41页 |
·算法性能实验分析 | 第41-53页 |
·算法对变化多样场景的适应性 | 第41-45页 |
·算法在外界因素变化时的稳定性 | 第45-47页 |
·算法的实时性 | 第47-48页 |
·算法受窗口尺寸变化的影响 | 第48-51页 |
·实验综合分析 | 第51-53页 |
·本章小结 | 第53-54页 |
第四章 斜坡类障碍的转角与倾角检测 | 第54-66页 |
·概述 | 第54-56页 |
·应用危险地形表面纹理特征恢复朝向的难点分析 | 第56页 |
·基于自然随机纹理分析的危险地形识别 | 第56-59页 |
·表面纹理信息的获取 | 第56-58页 |
·随机纹理尺寸变化与表面朝向的关系 | 第58-59页 |
·表面朝向的定量分析 | 第59-64页 |
·转角 | 第59-61页 |
·倾角 | 第61-63页 |
·算法适用性分析 | 第63-64页 |
·本章小结 | 第64-66页 |
第五章 硬件加速系统设计 | 第66-80页 |
·概述 | 第66-67页 |
·硬件系统性能特点 | 第67-69页 |
·彩色图像传感器 7131B | 第67-68页 |
·FPGA 可编程逻辑器 | 第68-69页 |
·基于FPGA 的硬件加速系统设计 | 第69-78页 |
·图像存储优化设计 | 第69-70页 |
·颜色模型匹配算法硬件实现系统设计 | 第70-78页 |
·本章小结 | 第78-80页 |
总结与展望 | 第80-82页 |
参考文献 | 第82-89页 |
摘要 | 第89-91页 |
ABSTRACT | 第91-94页 |
致谢 | 第94页 |