基于单目视觉的道路检测算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·视觉导航在智能车辆中的应用 | 第9-10页 |
| ·论文的研究目的 | 第10页 |
| ·论文的研究意义 | 第10页 |
| ·视觉导航系统中道路检测方法的国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·基于假设的识别方法 | 第11-12页 |
| ·基于特征的识别方法 | 第12-13页 |
| ·论文的主要工作和组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 车道线检测与跟踪算法 | 第15-36页 |
| ·标准结构化道路车道线的检测的引入 | 第15-16页 |
| ·图像预处理 | 第16-22页 |
| ·道路图像的滤波处理 | 第16-20页 |
| ·阈值分割 | 第20-22页 |
| ·边缘提取算法的研究 | 第22-26页 |
| ·梯度算子 | 第23-25页 |
| ·高斯型的拉普拉斯算子 | 第25-26页 |
| ·求取道路分道线方程 | 第26-33页 |
| ·最小二乘法 | 第27页 |
| ·Hough 变换 | 第27-29页 |
| ·应用中值截距提取车道线方程 | 第29-30页 |
| ·Catmull-Rom 样条函数拟合 | 第30-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-35页 |
| ·实验结果 | 第33-35页 |
| ·实验分析 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于语义映射的非结构化道路的检测算法 | 第36-47页 |
| ·非结构化道路研究的引入 | 第36-37页 |
| ·基于语义映射的道路识别算法 | 第37-43页 |
| ·动态场景的语义理解的意义 | 第37-38页 |
| ·野外非结构化道路语义模型 | 第38-39页 |
| ·算法描述 | 第39-43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-46页 |
| ·实验结果 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 随机森林应用于道路检测 | 第47-58页 |
| ·随机森林简介 | 第47-50页 |
| ·决策树简介 | 第48-49页 |
| ·随机森林和其理论背景 | 第49-50页 |
| ·基于随机森林的道路样本的分类算法 | 第50-54页 |
| ·训练和测试样本的选择 | 第51-52页 |
| ·样本特征的选取 | 第52-54页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第54-57页 |
| ·实验设计 | 第54-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
