基于图像处理的交通锥识别与定位算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 相关技术研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 目标识别研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 目标定位研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 2 实验平台的搭建 | 第15-21页 |
| 2.1 交通锥特征分析 | 第15-16页 |
| 2.2 交通锥识别与定位方案设计 | 第16-17页 |
| 2.3 实验环境的配置 | 第17-20页 |
| 2.3.1 实验硬件平台的选取 | 第17-19页 |
| 2.3.2 实验工作环境的分析 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 交通锥识别算法研究 | 第21-38页 |
| 3.1 交通锥颜色和几何特征选取 | 第21-23页 |
| 3.2 基于彩色的交通锥图像分割 | 第23-29页 |
| 3.2.1 几种用于图像分割的彩色空间 | 第24-27页 |
| 3.2.2 HSV空间中交通锥的分割方法 | 第27-29页 |
| 3.3 基于连通域的图像处理 | 第29-33页 |
| 3.3.1 二值图像的连通性研究 | 第29-30页 |
| 3.3.2 基于连通域大小的交通锥筛选 | 第30-33页 |
| 3.4 基于特征点的图像处理 | 第33-37页 |
| 3.4.1 交通锥边界矩形的提取 | 第33-35页 |
| 3.4.2 基于颜色和几何特征的交通锥识别 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 交通锥定位算法研究 | 第38-52页 |
| 4.1 交通锥测距 | 第38-49页 |
| 4.1.1 常用的测距方法 | 第38-39页 |
| 4.1.2 基于相机投影的实时测距法 | 第39-49页 |
| 4.2 交通锥角度计算 | 第49-51页 |
| 4.2.1 基于特征点位置关系的测角度算法 | 第49-51页 |
| 4.2.2 模板库的建立 | 第51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 实验结果与分析 | 第52-66页 |
| 5.1 摄像机的畸变校正 | 第52-55页 |
| 5.2 交通锥识别结果与分析 | 第55-61页 |
| 5.3 交通锥定位结果与分析 | 第61-66页 |
| 6 结论和展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 个人简历 | 第72页 |
| 科研成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
