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基于车载图像的车辆压线检测方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 研究意义第12-13页
        1.2.1 合成数据研究意义第12-13页
        1.2.2 车辆压线检测研究意义第13页
    1.3 研究现状第13-17页
        1.3.1 合成数据研究现状第14页
        1.3.2 车辆压线检测研究现状第14-17页
    1.4 课题的目标与主要工作第17-18页
    1.5 章节安排第18-19页
第二章 相关技术第19-33页
    2.1 场景构建技术第19-25页
        2.1.1 物理引擎第19页
        2.1.2 动态车辆构建第19-21页
            2.1.2.1 车辆运动技术第20页
            2.1.2.2 车辆路径规划技术第20-21页
        2.1.3 车道构建第21-22页
        2.1.4 天气第22-24页
        2.1.5 光照第24页
        2.1.6 其他静态物体第24-25页
    2.2 数据采集与标注技术第25-27页
        2.2.1 Airsim第25-26页
        2.2.2 碰撞检测第26页
        2.2.3 区间树IntervalTree第26-27页
    2.3 图像语义分割技术第27-30页
        2.3.1 概述第28-29页
        2.3.2 评价指标第29-30页
        2.3.3 Deeplab v2第30页
    2.4 图像处理技术第30-32页
        2.4.1 Canny边缘检测算法第30-31页
        2.4.2 Hough变换第31-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第三章 压线检测数据集第33-49页
    3.1 场景与环境设置第33-38页
        3.1.1 区域第33-34页
        3.1.2 天气和光照第34-35页
        3.1.3 动态车辆第35-36页
        3.1.4 其它第36-38页
    3.2 数据采集与标注第38-42页
        3.2.1 图像数据采集第38-39页
        3.2.2 压线数据采集第39-40页
        3.2.3 数据标注系统第40-42页
    3.3 压线检测数据集第42-46页
        3.3.1 目标车辆数据集第43-45页
            3.3.1.1 构建原则第43页
            3.3.1.2 数据划分第43页
            3.3.1.3 数据样本第43-45页
            3.3.1.4 应用场景第45页
        3.3.2 车辆自身数据集第45-46页
    3.4 本章小结第46-49页
第四章 压线检测方法第49-69页
    4.1 引言第49-50页
    4.2 目标车辆压线检测第50-54页
        4.2.1 总体流程第50-51页
        4.2.2 压线判断方法第51-52页
        4.2.3 目标车辆的前后轮估计第52-53页
        4.2.4 方法特点第53-54页
    4.3 车辆自身压线检测第54-58页
        4.3.1 总体流程第54页
        4.3.2 压线判断方法第54-57页
        4.3.3 基于先验知识的动态概率Hough变换第57页
        4.3.4 方法特点第57-58页
    4.4 实验与分析第58-66页
        4.4.1 实验设置第58-59页
            4.4.1.1 目标车辆压线检测第58-59页
            4.4.1.2 车辆自身压线检测第59页
        4.4.2 实验内容第59-60页
            4.4.2.1 目标车辆压线检测第59-60页
            4.4.2.2 车辆自身压线检测第60页
        4.4.3 实验结果与分析第60-65页
            4.4.3.1 目标车辆压线检测第60-63页
            4.4.3.2 车辆自身压线检测第63-65页
        4.4.4 性能分析第65-66页
    4.5 应用示例第66-68页
    4.6 本章小结第68-69页
第五章 总结与展望第69-71页
    5.1 总结第69页
    5.2 展望第69-71页
参考文献第71-77页
致谢第77-79页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第79页

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