| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-23页 |
| 1.1 引言 | 第9-11页 |
| 1.2 基于视觉的先进辅助驾驶系统关键技术 | 第11-14页 |
| 1.2.1 车道线检测技术 | 第12页 |
| 1.2.2 前方车辆识别技术 | 第12-13页 |
| 1.2.3 交通标志识别技术 | 第13-14页 |
| 1.3 先进辅助驾驶系统国内外研究现状及发展趋势 | 第14-19页 |
| 1.3.1 国外研究发展与现状 | 第15-18页 |
| 1.3.2 国内相关研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 主要研究内容及论文结构 | 第19-21页 |
| 1.5 本章小结 | 第21-23页 |
| 第二章 车载摄像机模型与参数标定 | 第23-37页 |
| 2.1 引言 | 第23-24页 |
| 2.2 车载摄像机线性模型 | 第24-28页 |
| 2.2.1 车载摄像机线性模型 | 第24-25页 |
| 2.2.2 四种坐标系及其转换关系 | 第25-28页 |
| 2.3 车载摄像机内部参数标定方法 | 第28-31页 |
| 2.3.1 靶标平面与图像平面之间坐标系变换的单应矩阵 | 第29-30页 |
| 2.3.2 摄像机内部参数的求解 | 第30-31页 |
| 2.4 车载摄像机外部参数在线调整方法 | 第31-33页 |
| 2.5 实验结果 | 第33-36页 |
| 2.5.1 车载摄像机内部参数标定实验 | 第33-34页 |
| 2.5.2 车载摄像机外部参数调整实验 | 第34-36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 车道线检测技术 | 第37-57页 |
| 3.1 引言 | 第37-40页 |
| 3.2 车道线检测算法流程 | 第40-41页 |
| 3.3 道路图像预处理 | 第41-43页 |
| 3.3.1 图像滤波 | 第42-43页 |
| 3.3.2 边缘检测 | 第43页 |
| 3.4 车道线边缘特征点提取 | 第43-50页 |
| 3.4.1 近视场与远视场 | 第43-44页 |
| 3.4.2 边缘分布函数 | 第44-45页 |
| 3.4.3 Hough变换 | 第45-47页 |
| 3.4.4 双向窗口特征提取技术 | 第47-50页 |
| 3.5 车道线模型与参数提取 | 第50-53页 |
| 3.5.1 基于直线模型的近视场车道线参数提取 | 第50-51页 |
| 3.5.2 基于双曲线模型的远视场车道线参数提取 | 第51-53页 |
| 3.6 实验结果 | 第53-56页 |
| 3.6.1 与同类算法的比较实验 | 第53-55页 |
| 3.6.2 实际路况的实验结果 | 第55-56页 |
| 3.7 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 前方车辆识别技术 | 第57-83页 |
| 4.1 引言 | 第57-59页 |
| 4.2 基于灰度特征的车辆候选区域提取 | 第59-65页 |
| 4.2.1 基于车道线检测的感兴趣区域约束 | 第59-60页 |
| 4.2.2 基于车辆阴影的车辆候选区域确定 | 第60-64页 |
| 4.2.3 实验结果与分析 | 第64-65页 |
| 4.3 基于垂直对称HOG和极限学习机的车辆识别验证 | 第65-82页 |
| 4.3.1 梯度方向直方图特征 | 第65-67页 |
| 4.3.2 垂直对称HOG特征 | 第67-71页 |
| 4.3.3 支持向量机分类器 | 第71-75页 |
| 4.3.4 极限学习机分类器 | 第75-77页 |
| 4.3.5 实验结果与分析 | 第77-82页 |
| 4.4 本章小结 | 第82-83页 |
| 第五章 交通标志识别技术 | 第83-103页 |
| 5.1 引言 | 第83页 |
| 5.2 交通标志识别的基础 | 第83-89页 |
| 5.2.1 交通标志基础知识 | 第84-85页 |
| 5.2.2 交通标志识别的关键算法及其研究现状 | 第85-88页 |
| 5.2.3 交通标志识别算法的框架设计 | 第88-89页 |
| 5.3 基于局部颜色特征的交通标志检测算法 | 第89-94页 |
| 5.3.1 基于局部颜色特征的图像分割 | 第89-92页 |
| 5.3.2 形态学图像处理 | 第92页 |
| 5.3.3 多尺度滑动窗口策略提取感兴趣区域 | 第92-94页 |
| 5.4 基于SVM逐级分类的交通标志分类算法 | 第94-98页 |
| 5.4.1 粗粒度特征向量提取 | 第95-96页 |
| 5.4.2 彩色HOG特征向量的提取 | 第96-97页 |
| 5.4.3 SVM逐级分类器的构造 | 第97-98页 |
| 5.5 实验结果 | 第98-102页 |
| 5.5.1 交通标志分类实验结果 | 第98-100页 |
| 5.5.2 交通标志识别实验结果 | 第100-102页 |
| 5.6 本章小结 | 第102-103页 |
| 第六章 总结与展望 | 第103-105页 |
| 6.1 研究总结 | 第103-104页 |
| 6.2 研究展望 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-119页 |
| 致谢 | 第119-121页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第121页 |