摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6页 |
第1章 绪论 | 第11-16页 |
1.1 研究背景与意义 | 第11页 |
1.2 车道线检测与跟踪的研究现状 | 第11-13页 |
1.3 本文研究内容与组织结构 | 第13-16页 |
第2章 单目视觉下车道线检测与跟踪算法的方法研究 | 第16-28页 |
2.1 道路环境模型分析与约束 | 第16-17页 |
2.2 总体算法结构设计 | 第17-20页 |
2.2.1 算法流程设计 | 第17-19页 |
2.2.2 算法性能评价标准选取 | 第19-20页 |
2.3 预处理算法实现 | 第20-27页 |
2.3.1 相机标定 | 第20-23页 |
2.3.2 彩色图像灰度化 | 第23-24页 |
2.3.3 感兴趣区域划分 | 第24-25页 |
2.3.4 逆透视变换 | 第25-27页 |
2.3.5 其他干扰因素分析 | 第27页 |
2.4 本章小结 | 第27-28页 |
第3章 基于单目视觉的单帧图像车道线检测算法研究 | 第28-45页 |
3.1 结构化道路车道线模型的建立 | 第28-32页 |
3.1.1 结构化道路约束假设 | 第28-30页 |
3.1.2 建立车道线模型 | 第30-32页 |
3.2 单帧图像的车道线检测算法实现 | 第32-37页 |
3.2.1 正负边缘点提取 | 第32-33页 |
3.2.2 基于Hough变换的线段投票 | 第33-35页 |
3.2.3 边缘线段和车道标志线匹配 | 第35-37页 |
3.3 现场实测结果与分析 | 第37-44页 |
3.3.1 边缘点提取结果与分析 | 第38-41页 |
3.3.2 线段投票结果与分析 | 第41页 |
3.3.3 线段匹配结果与分析 | 第41-44页 |
3.4 本章小结 | 第44-45页 |
第4章 基于车道线跟踪的改进车道线检测算法研究 | 第45-57页 |
4.1 车道线跟踪算法实现 | 第45-48页 |
4.1.1 基于滤波的车道线跟踪方法 | 第45-46页 |
4.1.2 基于扩展卡尔曼滤波的车道线跟踪算法实现 | 第46-47页 |
4.1.3 车道线曲线拟合 | 第47-48页 |
4.2 车道线跟踪改进车道线检测算法实现 | 第48-52页 |
4.2.1 自适应空间权重调整 | 第49-50页 |
4.2.2 自适应线段投票与匹配调整 | 第50-51页 |
4.2.3 自适应轨迹跟踪转换 | 第51-52页 |
4.3 现场实测结果与分析 | 第52-56页 |
4.3.1 现场实测结果 | 第52-55页 |
4.3.2 算法性能分析 | 第55-56页 |
4.4 本章小结 | 第56-57页 |
第5章 基于高精度地图的改进车道线检测算法研究 | 第57-70页 |
5.1 车道级高精度地图 | 第57-62页 |
5.1.1 车道级高精度地图定义 | 第58-60页 |
5.1.2 车道级高精度地图存储 | 第60-62页 |
5.2 基于高精度地图的改进算法实现 | 第62-66页 |
5.2.1 线段投票加权 | 第63-64页 |
5.2.2 线段匹配加权 | 第64-65页 |
5.2.3 轨迹跟踪转换加权 | 第65-66页 |
5.3 现场实测结果与分析 | 第66-69页 |
5.3.1 现场实测结果 | 第66-68页 |
5.3.2 算法性能分析 | 第68-69页 |
5.4 本章小结 | 第69-70页 |
第6章 结论与展望 | 第70-72页 |
6.1 工作总结 | 第70-71页 |
6.2 研究展望 | 第71-72页 |
参考文献 | 第72-76页 |
本人在校期间科研成果 | 第76-77页 |
致谢 | 第77页 |