基于单目视频的车辆测距算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 选题背景 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 选题意义 | 第11页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.5 本文的主要研究总结 | 第12-13页 |
| 2 车辆检测 | 第13-24页 |
| 2.1 道路车道线检测 | 第13页 |
| 2.1.1 车道线模型描述 | 第13页 |
| 2.2 车道线检测 | 第13-18页 |
| 2.2.1 道路图像灰度化 | 第14-15页 |
| 2.2.2 图像的预处理 | 第15-16页 |
| 2.2.3 图像的二值化 | 第16页 |
| 2.2.4 形态学的图像处理 | 第16-17页 |
| 2.2.5 车道线提取的结果 | 第17-18页 |
| 2.3 基于车辆底部特征的阴影检测 | 第18-21页 |
| 2.3.1 车辆的阀值分割 | 第18-20页 |
| 2.3.2 阴影的检测和提取 | 第20-21页 |
| 2.4 车牌定位 | 第21-23页 |
| 2.5 三种办法相结合的车辆检测 | 第23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 测速算法的研究 | 第24-37页 |
| 3.1 测速方法的综述 | 第24页 |
| 3.2 摄像机透镜模型 | 第24-25页 |
| 3.3 单目视觉图像测距原理 | 第25-31页 |
| 3.3.1 单目视觉图像特征测距原理 | 第26页 |
| 3.3.2 图像的几何模型 | 第26-27页 |
| 3.3.3 图像坐标转换 | 第27-31页 |
| 3.4 摄像机的标定 | 第31-34页 |
| 3.4.1 摄像机自标定的办法 | 第31-34页 |
| 3.5 测距原理 | 第34-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于车载单目视觉测速方法的研究 | 第37-42页 |
| 4.1 检测区域设置 | 第37-38页 |
| 4.2 实时车辆测速算法 | 第38-40页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 基于车载单目视觉测距的实验与校正 | 第42-49页 |
| 5.1 仿真实验 | 第42-44页 |
| 5.2 MATLAB程序的实现 | 第44-45页 |
| 5.3 测距实验与数据仿真 | 第45-48页 |
| 5.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 6 总结与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 总结 | 第49页 |
| 6.2 展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 附录 | 第54-59页 |
| 作者简介 | 第59页 |
