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复杂条件下车路视觉感知与识别

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 课题研究的背景及意义第10-11页
    1.2 国内外的研究现状及问题第11-14页
        1.2.1 国外研究现状第12-13页
        1.2.2 国内研究现状第13页
        1.2.3 存在的问题第13-14页
    1.3 课题的研究目的及研究内容第14页
    1.4 论文章节安排第14-16页
第二章 车路视觉感知理论基础第16-24页
    2.1 图像预处理第16-19页
        2.1.1 空间域平滑技术第16-17页
        2.1.2 图像阈值分割第17-18页
        2.1.3 对比度增强第18-19页
    2.2 Hough变换直线检测第19-21页
        2.2.1 Hough变换第19-20页
        2.2.2 Hough变换直线检测原理第20-21页
    2.3 基于空域微分算子边缘锐化第21-23页
        2.3.1 Roberts边缘检测算子第21页
        2.3.2 Sobel边缘检测算子第21-22页
        2.3.3 Prewitt边缘检测算子第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第三章 复杂条件车-路多模视觉图像获取第24-42页
    3.1 车路图像采集设备第24-27页
        3.1.1 车路图像采集系统第24-25页
        3.1.2 视觉传感器的选择第25页
        3.1.3 成像辅助设备第25-27页
    3.2 道路状况分析第27-31页
        3.2.1 复杂条件下的道路状况第27-29页
        3.2.2 道路状况分析第29-30页
        3.2.3 图像光影干扰解决方案第30-31页
    3.3 多模成像技术在低能见度车路识别上的应用第31-35页
        3.3.1 近红外视觉主动成像第31-32页
        3.3.2 偏振成像第32-34页
        3.3.3 红外滤光成像第34页
        3.3.4 多模成像对比实验研究第34-35页
    3.4 双模红外视觉图像景深扩展方法第35-39页
        3.4.1 远红外视觉被动成像第35-36页
        3.4.2 双模红外视觉图像采集第36页
        3.4.3 景深扩展图像融合算法第36-38页
        3.4.4 红外图像景深扩展实验第38-39页
    3.5 本章小结第39-42页
第四章 基于视觉感知的车道线检测第42-64页
    4.1 结构化道路图像区域划分第42-47页
        4.1.1 结构化道路设计规范第42-43页
        4.1.2 直道区域和弯道区域划分第43-46页
        4.1.3 感兴趣区域划分第46-47页
    4.2 直线数学模型第47-49页
        4.2.1 改进霍夫直线检测算法第47-48页
        4.2.2 改进Hough变换具体实现第48-49页
        4.2.3 直线车道线特征提取第49页
    4.3 曲线数学模型第49-54页
        4.3.1 曲线数学模型理论依据第49-50页
        4.3.2 弯道消失点第50-51页
        4.3.3 区域生长算法第51-52页
        4.3.4 曲线车道线特征提取第52-54页
    4.4 汽车行驶偏离预测第54-57页
        4.4.1 车辆行驶方向评估第54页
        4.4.2 车辆行驶偏角计算第54-55页
        4.4.3 预判弯道弯曲方向第55-56页
        4.4.4 车辆偏离决策算法设计第56-57页
    4.5 车辆行驶坡度判断第57-62页
        4.5.1 道路坡度分析第57-59页
        4.5.2 前方坡度路况预测模型第59-60页
        4.5.3 前方坡度预测实现第60-62页
    4.6 本章小结第62-64页
第五章 原理校验与结果分析第64-70页
    5.1 整体方案设计第64页
    5.2 车道线检测与识别第64-67页
        5.2.1 ROI提取第64-65页
        5.2.2 多种路况下车道线提取第65-67页
    5.3 车辆辅助驾驶预警第67-69页
        5.3.1 车辆行驶偏离检测实验第67-68页
        5.3.2 前方坡度检测实验第68-69页
    5.4 本章小结第69-70页
工作总结与展望第70-72页
参考文献第72-76页
攻读学位期间取得的研究成果第76-78页
致谢第78页

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