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机器视觉在动态目标识别与跟踪中的应用研究

摘要第1-5页
Abstract第5-11页
第一章 绪论第11-16页
   ·课题研究背景和意义第11页
   ·研究目的第11-12页
   ·国内外研究现状第12-15页
     ·道路检测与跟踪的系统研究现状第12-14页
     ·障碍物检测的与跟踪第14-15页
   ·本文的结构布局第15-16页
第二章 道路图像的预处理第16-27页
   ·图像滤波第16-18页
     ·领域平均法第16-17页
     ·中值滤波法第17-18页
   ·边缘检测第18-22页
     ·Robert 边缘检测算子第18页
     ·Sobel 边缘检测算子第18页
     ·Prewitt 边缘检测算子第18-19页
     ·Laplacian of Gaussian(LOG)边缘检测算子第19页
     ·Canny 边缘检测算子第19-22页
   ·直线检测第22-26页
     ·启发式连接法第23页
     ·层次记号编粗法第23页
     ·Hough 变换法第23-26页
   ·本章小结第26-27页
第三章 车道线检测第27-36页
   ·基于扫描线的道路检测第27-30页
     ·特征点选取第27-29页
     ·最小二乘法拟合车道标志线第29-30页
   ·基于模板的道路检测算法第30-35页
     ·边缘检测第30-31页
     ·模板匹配第31-32页
     ·霍夫变换检测直线性第32页
     ·Catmull-Rom 样条拟合车道线第32-35页
   ·本章小结第35-36页
第四章 车辆检测与跟踪第36-51页
   ·车辆检测算法概述第36-38页
     ·多目立体视觉法第36页
     ·多传感器融合法第36-37页
     ·特征法第37-38页
   ·多特征融合的车辆检测算法第38-42页
     ·感兴趣区域提取第38-39页
     ·阴影检测第39-40页
     ·对称性验证第40-42页
   ·常用的目标跟踪方法第42-44页
     ·基于特征的跟踪第42页
     ·基于3D 的跟踪第42-43页
     ·基于变形模型的车辆跟踪第43-44页
     ·基于非参数估计的跟踪方法第44页
   ·基于Mean Shift 的车辆跟踪第44-50页
     ·基本的Mean Shift 理论第44-45页
     ·Mean Shift 的扩展形式第45-46页
     ·车辆跟踪第46-50页
   ·本章小结第50-51页
第五章 实验过程及结果分析第51-62页
   ·摄像头成相原理及标定第51-55页
     ·成像原理第51-52页
     ·摄像头标定第52-55页
   ·实验设计与过程第55-58页
     ·实验目的第55页
     ·实验环境第55-57页
     ·实验软件设计第57-58页
   ·实验结果及分析第58-61页
   ·本章小结第61-62页
第六章 总结与展望第62-64页
   ·总结第62页
   ·展望第62-64页
参考文献第64-67页
致谢第67-68页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第68页

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