高层信息引导下的道路场景理解技术研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-25页 |
| ·无人车的研究现状 | 第11-14页 |
| ·环境感知和道路场景理解的方法综述 | 第14-22页 |
| ·场景获取的方法 | 第15-16页 |
| ·场景理解技术综述 | 第16-22页 |
| ·本文研究工作概述 | 第22-25页 |
| ·本文研究内容及组织结构 | 第22-24页 |
| ·本文的主要贡献 | 第24-25页 |
| 第二章 道路场景理解中的高层信息 | 第25-45页 |
| ·高层信息的概念与引入 | 第25页 |
| ·高层信息的概念 | 第25页 |
| ·高层信息的引入 | 第25页 |
| ·道路的参数化表示 | 第25-28页 |
| ·等曲率模型 | 第26-27页 |
| ·多项式模型 | 第27-28页 |
| ·道路全局图的构建 | 第28-38页 |
| ·基于等曲率模型的道路描述方法 | 第29-33页 |
| ·基于离散点的道路描述方法 | 第33-38页 |
| ·前视摄像机场景仿真图的生成 | 第38-42页 |
| ·摄像机成像原理 | 第38-40页 |
| ·摄像机场景仿真图的生成 | 第40-42页 |
| ·道路概率图 | 第42-44页 |
| ·道路概率图的含义 | 第42-43页 |
| ·道路概率图的生成 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第三章 高层信息引导下的结构化环境道路场景理解 | 第45-60页 |
| ·结构化环境道路的概念及特点 | 第45-46页 |
| ·基于 osDoB 算子的车道标志线提取方法 | 第46-51页 |
| ·道路标志线在图像中的表示 | 第47-49页 |
| ·尺度图和方向图的生成 | 第49-51页 |
| ·道路全局图指导下的结构化道路提取方法 | 第51-53页 |
| ·实验结果分析 | 第53-58页 |
| ·实验设计 | 第53-54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第四章 高层信息引导下的非结构化环境道路场景理解 | 第60-78页 |
| ·非结构化环境道路的概念及特点 | 第60页 |
| ·道路概率图指导下的非结构化道路检测方法 | 第60-71页 |
| ·道路概率图的产生 | 第61-65页 |
| ·特征的选取与图像分割方法 | 第65-70页 |
| ·道路概率图对分类结果的指导 | 第70-71页 |
| ·实验结果分析 | 第71-77页 |
| ·实验设计 | 第71-72页 |
| ·性能指标 | 第72-73页 |
| ·实验结果 | 第73-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 总结与展望 | 第78-80页 |
| ·本文工作总结 | 第78-79页 |
| ·今后工作展望 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第86页 |
