| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 智能车辆概述 | 第8-11页 |
| 1.3 基于视觉的道路检测发展状况 | 第11-14页 |
| 1.4 本文的主要工作和结构安排 | 第14-16页 |
| 2 基于视觉的道路检测 | 第16-25页 |
| 2.1 基于道路边界检测的道路检测算法 | 第16-20页 |
| 2.1.1 图像边缘 | 第16页 |
| 2.1.2 边缘检测算子 | 第16-19页 |
| 2.1.3 边缘检测算子的对比实验 | 第19-20页 |
| 2.2 基于行道线检测的道路检测算法 | 第20-22页 |
| 2.3 基于视觉的道路区域检测 | 第22-25页 |
| 3 基于空间线模型的道路检测方法 | 第25-39页 |
| 3.1 绪论 | 第25-31页 |
| 3.1.1 SPRAY模型 | 第25-28页 |
| 3.1.2 随机森林算法 | 第28-31页 |
| 3.2 二值空间线模型 | 第31-33页 |
| 3.3 基于相邻帧的道路检测加速算法 | 第33-36页 |
| 3.4 评估策略 | 第36页 |
| 3.5 实验结果 | 第36-39页 |
| 4 基于空间线模型的红外与可见光图像融合的道路检测方法 | 第39-47页 |
| 4.1 绪论 | 第39-40页 |
| 4.2 基于空间线模型的红外与可见光图像融合的道路检测方法 | 第40-43页 |
| 4.3 实验结果 | 第43-47页 |
| 5 基于SPRAY特征的随机游走道路检测算法 | 第47-58页 |
| 5.1 绪论 | 第47-49页 |
| 5.1.1 图像分割算法 | 第47页 |
| 5.1.2 基于随机游走的分割算法 | 第47-49页 |
| 5.2 基于SPRAY的种子点的生成 | 第49-56页 |
| 5.2.1 车辆候选中心线的生成 | 第50-52页 |
| 5.2.2 基于空间线特征的道路中心线识别算法 | 第52-53页 |
| 5.2.3 中心线特征精简 | 第53-56页 |
| 5.3 实验及结果分析 | 第56-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第58-59页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 附录 | 第66页 |