| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题背景 | 第11-12页 |
| ·国内外LDWS研究现状 | 第12-14页 |
| ·LDWS关键技术组成 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 复杂环境路面图像预处理技术 | 第17-39页 |
| ·道路图像灰度化 | 第19页 |
| ·边缘增强算法 | 第19-30页 |
| ·道路图像二值化研究 | 第30-34页 |
| ·几种边缘检测算法效果比较 | 第34-37页 |
| ·基于车道线特征点的ROI划分 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 基于直线特征的车道线识别与跟踪 | 第39-71页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·LDWS软件系统设计 | 第39-40页 |
| ·道路图像车道线识别算法研究 | 第40-57页 |
| ·Elliptical-Gaussian内核加速直线检测算法 | 第57-65页 |
| ·图像重建 | 第65-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第4章 基于TMS320DM642的LDWS硬件开发 | 第71-79页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·TMS320DM642芯片简介 | 第71-73页 |
| ·基于TMS320DM642的LDWS硬件架构 | 第73-77页 |
| ·汽车CAN总线 | 第77页 |
| ·硬件设计展示 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第5章 LDWS预警模型建立及实验结果 | 第79-89页 |
| ·引言 | 第79页 |
| ·LDWS预警模型介绍 | 第79-81页 |
| ·LDWS预警模型的建立 | 第81-86页 |
| ·LDWS道路试验 | 第86-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 第6章 总结与展望 | 第89-93页 |
| ·工作总结 | 第89-90页 |
| ·不足与展望 | 第90-93页 |
| 参考文献 | 第93-99页 |
| 在学期间学术成果情况 | 第99-100页 |
| 指导教师及作者简介 | 第100-101页 |
| 致谢 | 第101-102页 |