基于机器视觉的前方车辆检测与测距系统设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及研究的意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外智能车辆研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外智能车辆研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内智能车辆研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要工作及组织结构 | 第12-15页 |
| 1.3.1 论文主要工作 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 车辆检测和测距算法介绍 | 第15-23页 |
| 2.1 车辆检测算法 | 第15-19页 |
| 2.1.1 车辆假设区域检测 | 第15-18页 |
| 2.1.2 车辆假设区域验证 | 第18-19页 |
| 2.2 车辆测距算法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 基于不同传感器的测距方法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 摄像机标定方法 | 第20-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于车底阴影的前方车辆检测 | 第23-38页 |
| 3.1 图像预处理 | 第23-25页 |
| 3.1.1 图像灰度化 | 第23-24页 |
| 3.1.2 图像高斯平滑去噪 | 第24-25页 |
| 3.2 两次自适应阈值分割算法 | 第25-28页 |
| 3.3 提取车底与路面交线边缘 | 第28-32页 |
| 3.3.1 提取阴影线 | 第28-31页 |
| 3.3.2 合并阴影线 | 第31-32页 |
| 3.4 基于对称性的车辆验证 | 第32-36页 |
| 3.5 前方车辆检测算法流程 | 第36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 基于机器视觉的前方车辆测距 | 第38-55页 |
| 4.1 摄像头成像原理 | 第38-41页 |
| 4.2 坐标系之间的转换 | 第41-43页 |
| 4.3 基于双目视觉的测距算法 | 第43-47页 |
| 4.3.1 双目视差原理 | 第43-45页 |
| 4.3.2 双目组合焦距的标定 | 第45-47页 |
| 4.4 基于单目视觉的测距算法 | 第47-54页 |
| 4.4.1 几何模型推导法 | 第47-49页 |
| 4.4.2 摄像机内参标定 | 第49-53页 |
| 4.4.3 阴影宽度测距法 | 第53-54页 |
| 4.5 本章总结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于LABVIEW平台的系统实现 | 第55-63页 |
| 5.1 生产者/消费者循环模式 | 第55-56页 |
| 5.2 IMAQ VISION视觉模块简介 | 第56-57页 |
| 5.3 系统总体设计 | 第57-59页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第59-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
