基于位置特征的信号灯识别与警示系统研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第12-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-18页 |
| 第2章 信号灯检测与识别算法框架搭建 | 第18-29页 |
| 2.1 信号灯特征分析 | 第18-20页 |
| 2.2 信号灯检测方法研究 | 第20-23页 |
| 2.2.1 基于颜色模型的信号灯颜色阈值分割 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于信号灯几何特征的检测方法 | 第21-23页 |
| 2.3 信号灯识别方法研究 | 第23-26页 |
| 2.3.1 特征提取 | 第24页 |
| 2.3.2 模板匹配 | 第24-25页 |
| 2.3.3 机器学习 | 第25-26页 |
| 2.4 算法框架搭建 | 第26-28页 |
| 2.4.1 检测算法 | 第26-27页 |
| 2.4.2 识别算法 | 第27页 |
| 2.4.3 算法框架搭建 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 信号灯背板检测与目标分割 | 第29-46页 |
| 3.1 信号灯背板检测问题分析 | 第29-32页 |
| 3.2 确定ROI | 第32-33页 |
| 3.3 图像预处理 | 第33-44页 |
| 3.3.1 图像增强 | 第33-38页 |
| 3.3.2 灰度化与二值化处理 | 第38-41页 |
| 3.3.3 形态学处理 | 第41-44页 |
| 3.4 目标分割 | 第44-45页 |
| 3.4.1 轮廓提取 | 第44页 |
| 3.4.2 连通域滤波 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于位置特征的信号灯识别 | 第46-53页 |
| 4.1 伪目标排除 | 第46-51页 |
| 4.1.1 样本库设计 | 第46-47页 |
| 4.1.2 HOG特征提取 | 第47-49页 |
| 4.1.3 SVM分类算法 | 第49-51页 |
| 4.2 信号灯颜色识别 | 第51-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 交通信号灯识别与警示系统设计 | 第53-60页 |
| 5.1 需求分析 | 第53页 |
| 5.2 系统设计 | 第53-55页 |
| 5.2.1 系统结构 | 第53-54页 |
| 5.2.2 系统硬件构成 | 第54页 |
| 5.2.3 系统软件设计 | 第54-55页 |
| 5.3 功能测试 | 第55-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 全文总结 | 第60-61页 |
| 6.2 研究展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 作者简介及在学期间取得的科研成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
