基于SoPC平台的车道线检测辅助驾驶系统的研究与实现
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 引言 | 第10-20页 |
| ·本课题的研究背景及意义 | 第10页 |
| ·智能车辆辅助驾驶技术研究现状 | 第10-18页 |
| ·全景视觉技术 | 第13-15页 |
| ·智能辅助驾驶技术 | 第15-18页 |
| ·论文的主要工作和创新点 | 第18-19页 |
| ·论文的组织结构 | 第19-20页 |
| 2 道路图像处理关键技术 | 第20-40页 |
| ·车道检测预警系统结构 | 第20-21页 |
| ·图像预处理技术 | 第21-25页 |
| ·图像滤波 | 第22-24页 |
| ·灰度图 | 第24-25页 |
| ·边缘检测技术 | 第25-39页 |
| ·边缘检测步骤 | 第26-27页 |
| ·Sobel算子 | 第27-29页 |
| ·Prewitt算子 | 第29-30页 |
| ·LOG(拉普拉斯-高斯)算子 | 第30-32页 |
| ·Canny算子 | 第32-39页 |
| ·边缘检测对比 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40页 |
| 3 车道线检测 | 第40-59页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·车道线识别常用算法 | 第41-44页 |
| ·基于道路特征算法 | 第41-42页 |
| ·基于颜色特征算法 | 第42页 |
| ·基于边缘提取的道路检测算法 | 第42-43页 |
| ·路面重建算法 | 第43页 |
| ·边缘检测模板法 | 第43-44页 |
| ·算法基本假设 | 第44-45页 |
| ·道路形状假设 | 第44页 |
| ·道路宽度和道路平坦假设 | 第44-45页 |
| ·道路特征一致假设 | 第45页 |
| ·ROI区域假设 | 第45页 |
| ·基于Hough变换的车道线检测算法 | 第45-48页 |
| ·Hough变换基本思想 | 第45-47页 |
| ·Hough车道检测步骤 | 第47-48页 |
| ·基于颜色的车道线检测算法 | 第48-58页 |
| ·图像的颜色空间模型 | 第49页 |
| ·RGB颜色空间 | 第49-50页 |
| ·YUV颜色空间 | 第50-51页 |
| ·基于色彩的车道检测 | 第51-58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59页 |
| 4 基于SoPC平台的并线辅助系统实现 | 第59-74页 |
| ·系统平台选择 | 第59-62页 |
| ·软核处理器——NiosⅡ处理器 | 第62-63页 |
| ·软硬件协同设计 | 第63-65页 |
| ·系统硬件构架及关键模块设计 | 第65-67页 |
| ·系统资源使用 | 第65-66页 |
| ·硬件结构设计 | 第66-67页 |
| ·系统软件流程 | 第67-71页 |
| ·区域校准 | 第68-69页 |
| ·车道检测 | 第69-71页 |
| ·试验结果及分析 | 第71-74页 |
| ·本章小结 | 第74页 |
| 5 总结与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 学位论文数据集 | 第80页 |
