| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 车辆及行人检测与跟踪研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 车辆及行人测距研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容及组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 双目立体视觉相关理论与标定 | 第13-24页 |
| 2.1 常用坐标系介绍 | 第13-14页 |
| 2.2 双目立体视觉测量原理 | 第14-15页 |
| 2.3 双目相机标定 | 第15-21页 |
| 2.4 双目摄像机图像校正 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 车辆及行人检测与跟踪关键技术研究 | 第24-41页 |
| 3.1 基于双边滤波的图像预处理技术 | 第24-25页 |
| 3.2 感兴趣区域提取 | 第25-32页 |
| 3.2.1 常用车道线检测模型 | 第25-27页 |
| 3.2.2 基于改进Hough变换的直-曲车道线检测 | 第27-30页 |
| 3.2.3 车道线检测结果与分析 | 第30-31页 |
| 3.2.4 ROI提取 | 第31-32页 |
| 3.3 局部自适应敏感度算法的运动目标检测 | 第32-36页 |
| 3.3.1 像素建模 | 第32-34页 |
| 3.3.2 搭建样本共识框架 | 第34-35页 |
| 3.3.3 背景模型反馈调整机制 | 第35页 |
| 3.3.4 仿真结果与分析 | 第35-36页 |
| 3.4 运动目标跟踪算法 | 第36-39页 |
| 3.4.1 压缩跟踪算法原理介绍 | 第36-38页 |
| 3.4.2 改进的压缩跟踪算法 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于双目立体视觉的前方车辆及行人测距关键技术 | 第41-47页 |
| 4.1 多运动目标测距中存在的问题 | 第41页 |
| 4.2 基于运动特征与形状特征的测距方法 | 第41-46页 |
| 4.2.1 运动特征提取 | 第41-44页 |
| 4.2.2 形状特征提取 | 第44-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 实验与分析 | 第47-56页 |
| 5.1 实验系统设计与组成 | 第47-49页 |
| 5.2 多运动目标检测与跟踪对比实验 | 第49-52页 |
| 5.2.1 运动目标检测效果对比实验 | 第49-51页 |
| 5.2.2 运动目标跟踪效果对比实验 | 第51-52页 |
| 5.3 多运动目标测距 | 第52-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56页 |
| 6.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |