| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 车辆检测算法 | 第12-14页 |
| 1.2.2 车辆跟踪算法 | 第14-15页 |
| 1.2.3 车辆测距算法 | 第15-16页 |
| 1.3 主要数据集及测试指标 | 第16-18页 |
| 1.4 论文章节结构 | 第18-19页 |
| 第2章 车辆检测算法研究、改进与对比 | 第19-57页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.2 改进的基于车底阴影融合特征车辆检测算法 | 第20-31页 |
| 2.2.1 感兴趣区域设定，增强与灰度拉伸 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于采样区域统计自适应阈值分割与后处理 | 第21-23页 |
| 2.2.3 特征提取及基于分区规则分类树快速初筛 | 第23-27页 |
| 2.2.4 基于神经网络的车辆检测算法 | 第27-30页 |
| 2.2.5 改进的基于车底阴影融合特征车辆检测算法性能测试 | 第30-31页 |
| 2.3 改进的基于梯度方向直方图特征与支持向量机的车辆检测算法 | 第31-41页 |
| 2.3.1 基于不平衡数据的随机下采样集成算法 | 第32-34页 |
| 2.3.2 基于对称边缘的精定位算法 | 第34-36页 |
| 2.3.3 梯度方向直方图特征提取 | 第36-39页 |
| 2.3.4 基于HOG特征的支持向量机前向车辆检测算法 | 第39-40页 |
| 2.3.5 改进的基于HOG特征与SVM分类器车辆检测算法性能测试 | 第40-41页 |
| 2.4 基于主动学习框架的Haar-like特征与级联分类器的车辆检测算法研究 | 第41-54页 |
| 2.4.1 类Haar矩形特征 | 第42-43页 |
| 2.4.2 基于Haar-like特征的级联分类器算法 | 第43-48页 |
| 2.4.3 基于主动学习框架的级联分类器训练 | 第48-51页 |
| 2.4.4 级联分类器车辆检测结果后处理融合 | 第51-53页 |
| 2.4.5 基于主动学习框架的Haar-like特征级联分类器车辆检测算法性能测试 | 第53-54页 |
| 2.5 算法对比 | 第54-55页 |
| 2.6 本章小结 | 第55-57页 |
| 第3章 车辆跟踪算法研究与对比 | 第57-71页 |
| 3.1 引言 | 第57页 |
| 3.2 基于核函数加权颜色直方图的MeanShift车辆跟踪算法 | 第57-63页 |
| 3.2.1 MeanShift算法原理 | 第57-62页 |
| 3.2.2 基于MeanShift车辆跟踪算法 | 第62页 |
| 3.2.3 参数设置及实验结果 | 第62-63页 |
| 3.3 基于实时压缩感知的车辆跟踪算法 | 第63-68页 |
| 3.3.1 压缩感知算法原理 | 第64-66页 |
| 3.3.2 基于压缩感知车辆跟踪算法 | 第66-67页 |
| 3.3.3 参数设置及实验结果 | 第67-68页 |
| 3.4 算法对比 | 第68-69页 |
| 3.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第4章 车辆测距研究与改进 | 第71-89页 |
| 4.1 引言 | 第71页 |
| 4.2 摄像机标定技术研究 | 第71-80页 |
| 4.2.1 不同坐标系间相互转换 | 第71-72页 |
| 4.2.2 像素坐标系和世界坐标系间转换 | 第72-75页 |
| 4.2.3 畸变矫正与相机标定 | 第75-80页 |
| 4.3 改进的基于标定物的逆透视投影变换前向车辆距离测定方法 | 第80-86页 |
| 4.3.1 逆透视投影变换理论 | 第80-82页 |
| 4.3.2 改进的基于标志物的逆透视投影变换的车辆测距算法流程图 | 第82-86页 |
| 4.4 参数设置与实验结果 | 第86页 |
| 4.5 本章小结 | 第86-89页 |
| 第5章 系统软件设计、优化与测试 | 第89-103页 |
| 5.1 引言 | 第89页 |
| 5.2 基于MATLAB环境开发算法的优化、测试与自动化代码生成 | 第89-96页 |
| 5.2.1 算法软件设计 | 第89-91页 |
| 5.2.2 距离显示与前向车辆碰撞预警模块设计 | 第91-92页 |
| 5.2.3 代码编写与优化 | 第92-94页 |
| 5.2.4 代码自动生成流程 | 第94-96页 |
| 5.3 测试结果与分析 | 第96-101页 |
| 5.4 本章小结 | 第101-103页 |
| 结论 | 第103-107页 |
| 一 工作总结 | 第103-104页 |
| 二 工程创新点 | 第104-105页 |
| 三 工作展望 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-113页 |
| 读硕士学位期间学术成果 | 第113-115页 |
| 致谢 | 第115页 |
