| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文研究目标和研究内容 | 第12-14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 基于假设生成和假设验证的车辆检测算法 | 第15-33页 |
| 2.1 假设生成过程 | 第15-22页 |
| 2.1.1 基于Sobel算子的车辆边缘提取算法 | 第16-19页 |
| 2.1.2 基于动态阈值的车下阴影提取算法 | 第19-21页 |
| 2.1.3 车辆外框的确定 | 第21-22页 |
| 2.2 假设验证过程 | 第22-32页 |
| 2.2.1 车辆的局部方向梯度直方图特征提取 | 第22-27页 |
| 2.2.2 基于AdaBoost分类器的子图像分类 | 第27-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于特征点匹配和运动估计的车辆跟踪算法 | 第33-45页 |
| 3.1 特征点提取 | 第33-35页 |
| 3.2 特征点匹配 | 第35-39页 |
| 3.3 运动估计 | 第39-43页 |
| 3.4 重回检测阶段 | 第43-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 仿真结果及分析 | 第45-53页 |
| 4.1 车辆检测算法的性能 | 第46-49页 |
| 4.1.1 假设生成算法的性能 | 第46-47页 |
| 4.1.2 假设验证算法的性能 | 第47-49页 |
| 4.2 车辆跟踪算法的性能 | 第49-52页 |
| 4.2.1 跟踪成功率 | 第49-51页 |
| 4.2.2 车距测量准确度 | 第51-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 嵌入式平台移植 | 第53-63页 |
| 5.1 硬件平台BeagleBone简介 | 第53-59页 |
| 5.2 基于OpenCV视觉库的开发 | 第59-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |