无人驾驶车基于双视觉系统的城市道路检测
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第8-10页 |
| ·道路和车道线检测综述 | 第10-13页 |
| ·研究现状 | 第10-12页 |
| ·发展趋势 | 第12-13页 |
| ·无人驾驶车平台简介 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14-15页 |
| 2 双摄像头视觉系统的构建 | 第15-25页 |
| ·双摄像头视觉系统的设计 | 第15-18页 |
| ·无人驾驶车视觉系统简介 | 第15-17页 |
| ·双视觉系统相关参数选定 | 第17-18页 |
| ·系统标定 | 第18-23页 |
| ·摄像机模型 | 第18-21页 |
| ·摄像机参数标定 | 第21-23页 |
| ·双摄像头系统特性分析 | 第23-25页 |
| 3 基于双摄像头系统的结构化道路检测 | 第25-34页 |
| ·结构化人工道路的特点 | 第25-26页 |
| ·图像预处理 | 第26-30页 |
| ·感兴趣区域的选定 | 第26-27页 |
| ·逆投影变换(IPM)原理 | 第27-29页 |
| ·滤波与阈值化 | 第29-30页 |
| ·车道线提取 | 第30-34页 |
| ·霍夫变换 | 第30-32页 |
| ·车道线模型 | 第32页 |
| ·RANSAC直线拟合 | 第32-34页 |
| 4 基于双视觉系统的城市道路检测系统实现 | 第34-48页 |
| ·结构化道路检测整体流程 | 第34-44页 |
| ·系统架构 | 第34-35页 |
| ·图像预处理 | 第35-37页 |
| ·自底向上的特征提取 | 第37-38页 |
| ·预测算法 | 第38-41页 |
| ·模型匹配 | 第41-43页 |
| ·后处理及路面信息分析 | 第43-44页 |
| ·双视觉融合效果及特性分析 | 第44-48页 |
| ·融合策略简介 | 第44-45页 |
| ·检测系统特性分析 | 第45-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
