基于单目视觉的多特征前方车辆检测及测距方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 前方车辆检测及测距方法 | 第11-14页 |
| 1.2.1 基于视觉的车辆检测方法 | 第11-13页 |
| 1.2.2 测距方法 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的主要研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 前方车辆图像的前期处理 | 第17-31页 |
| 2.1 前方车辆图像预处理 | 第17-22页 |
| 2.1.1 图像灰度化 | 第17-19页 |
| 2.1.2 图像灰度增强 | 第19-21页 |
| 2.1.3 图像滤波 | 第21-22页 |
| 2.2 图像的阈值分割 | 第22-24页 |
| 2.3 图像边缘检测 | 第24-28页 |
| 2.4 图像数学形态学处理 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 道路划分和车辆检测 | 第31-42页 |
| 3.1 道路检测和划分 | 第31-35页 |
| 3.1.1 Hough变换结构化车道检测 | 第31-34页 |
| 3.1.2 非标准道路区域划分 | 第34-35页 |
| 3.2 车辆检测 | 第35-41页 |
| 3.2.1 图像阴影阈值分割 | 第35-38页 |
| 3.2.2 车辆候选区域初步检测 | 第38-40页 |
| 3.2.3 车辆候选区确定 | 第40-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 车辆多特征提取与融合 | 第42-55页 |
| 4.1 车辆的特征提取 | 第43-48页 |
| 4.1.1 纹理特征 | 第43-45页 |
| 4.1.2 对称性特征 | 第45-47页 |
| 4.1.3 形状特征 | 第47-48页 |
| 4.2 多特征融合 | 第48-52页 |
| 4.3 车辆检测结果与分析 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 前方车辆视觉测距 | 第55-65页 |
| 5.1 坐标转换理论基础 | 第55-57页 |
| 5.2 测距模型 | 第57-59页 |
| 5.3 数据回归建模 | 第59-62页 |
| 5.4 测距系统设计 | 第62-64页 |
| 5.4.1 试验设备及其运行环境 | 第63页 |
| 5.4.2 距离测量 | 第63-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
