基于计算机视觉的车道偏离预警算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 车道偏离预警系统的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 计算机视觉技术在车道偏离预警系统中的优势 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的课题来源、研究内容和组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章车道偏离预警系统组成与道路图像的预处理 | 第14-24页 |
| 2.1 车道偏离系统的设计思想 | 第14-15页 |
| 2.2 车道偏离预警系统组成 | 第15-18页 |
| 2.3 道路视频图像的预处理 | 第18-23页 |
| 2.3.1 设置ROI | 第19-20页 |
| 2.3.2 道路图像的灰度化 | 第20-21页 |
| 2.3.3 道路图像的平滑滤波 | 第21-22页 |
| 2.3.4 道路图像的边缘检测 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于OPENCV的车道线的检测与跟踪 | 第24-37页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 适合于车道线检测的Hough变换 | 第24-27页 |
| 3.2.1 经典Hough变换 | 第24-25页 |
| 3.2.2 建立约束条件 | 第25-27页 |
| 3.3 基于改进Hough变换的车道线检测与跟踪 | 第27-33页 |
| 3.3.1 初始状态车道线的检测 | 第28-30页 |
| 3.3.2 基于相似度量的车道线跟踪 | 第30-32页 |
| 3.3.3 车道线的重建 | 第32-33页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第33-36页 |
| 3.5 结论 | 第36-37页 |
| 第4章 车道偏离预警决策 | 第37-56页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 构建适合车道偏离的单应性矩阵 | 第37-44页 |
| 4.2.1 摄像头的成像原理 | 第37-40页 |
| 4.2.2 构建单应性矩阵 | 第40-42页 |
| 4.2.3 单应性标定实验 | 第42-44页 |
| 4.3 常用的车道偏离判决模型 | 第44-47页 |
| 4.3.1 基于CCP判决模型 | 第45页 |
| 4.3.2 基于FOD判决模型 | 第45-46页 |
| 4.3.3 基于TLC判决模型 | 第46-47页 |
| 4.4 车道偏离状态的描述与参数的计算 | 第47-52页 |
| 4.4.1 车道偏离参数的计算 | 第47-48页 |
| 4.4.2 车道偏离状态的描述 | 第48-52页 |
| 4.5 实验结果 | 第52-55页 |
| 4.6 结论 | 第55-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和参与的科研项目 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
