基于单目视觉的后方障碍物检测算法的研究与实现
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·智能交通系统 | 第10-11页 |
| ·智能交通系统 | 第10页 |
| ·智能车辆系统 | 第10-11页 |
| ·停车辅助驾驶系统 | 第11-13页 |
| ·PAS概念 | 第11-12页 |
| ·自动停车技术 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状及发展动态分析 | 第13-14页 |
| ·研究背景及研究意义 | 第14-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-18页 |
| ·研究内容 | 第16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 计算机视觉与运动估计 | 第18-30页 |
| ·单目视觉与立体视觉简介 | 第18-19页 |
| ·线性摄像机模型及透视投影变换 | 第19-22页 |
| ·坐标系的建立 | 第19-20页 |
| ·摄像机的成像过程 | 第20-22页 |
| ·像机透视投影变换算法 | 第22-24页 |
| ·旋转矩阵 | 第22-24页 |
| ·道路面投影关系模型 | 第24页 |
| ·运动估计 | 第24-30页 |
| ·运动估计基本原理 | 第25-26页 |
| ·基于光流的运动估计 | 第26-28页 |
| ·基于单应矩阵的运动估计 | 第28-30页 |
| 第3章 基于单目视觉的自车运动鲁棒估计 | 第30-44页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·自车运动模型 | 第31-35页 |
| ·像机运动模型 | 第31-33页 |
| ·自车运动模型建立 | 第33-35页 |
| ·基于直接方法的自车运动估计算法 | 第35-40页 |
| ·算法描述 | 第35-37页 |
| ·块属性分析 | 第37-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-44页 |
| 第4章 基于自车运动估计的障碍物检测算法 | 第44-52页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·算法描述 | 第44-46页 |
| ·逆透视投影算法 | 第46-47页 |
| ·IPM坐标转换 | 第46页 |
| ·基于IPM的障碍物检测原理 | 第46-47页 |
| ·障碍物检测算法 | 第47-50页 |
| ·基于自车运动估计的运动补偿 | 第48-49页 |
| ·障碍物区域检测算法 | 第49-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·本文的工作 | 第52页 |
| ·进一步的工作 | 第52-53页 |
| ·总结与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
