智能辅助驾驶中的车道线与交通灯自动检测算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题的研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 车道线检测算法的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 交通灯检测算法的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的主要工作与结构安排 | 第12-15页 |
| 2 车道线特征点提取的方法研究 | 第15-26页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 图像预处理 | 第15-17页 |
| 2.3 车道线特征点提取方法 | 第17-22页 |
| 2.4 车道线特征点提取实验 | 第22-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 车道线的检测与跟踪 | 第26-44页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 车道线模型描述 | 第26-29页 |
| 3.3 车道线曲线参数计算 | 第29-35页 |
| 3.4 基于粒子滤波的跟踪算法 | 第35-37页 |
| 3.5 车道线的跟踪 | 第37-40页 |
| 3.6 车道线的检测与跟踪实验 | 第40-43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 交通灯的定位与识别 | 第44-57页 |
| 4.1 引言 | 第44-45页 |
| 4.2 交通灯的积分通道特征提取 | 第45-49页 |
| 4.3 交通灯的定位方法 | 第49-50页 |
| 4.4 基于先验概率图的自适应阈值计算方法 | 第50-53页 |
| 4.5 交通灯的类型识别 | 第53页 |
| 4.6 交通灯定位与识别实验 | 第53-56页 |
| 4.7 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 本文的主要贡献与创新点 | 第57-58页 |
| 5.2 工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附录 | 第66页 |
| A 作者在硕士研究生受理的专利 | 第66页 |
| B 作者在硕士研究生期间参与的科研项目 | 第66页 |
