车辆行驶中的前方防碰撞预警方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 1.绪论 | 第7-19页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-17页 |
| 1.2.1 现有车辆检测方法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 现有行人检测方法 | 第12-14页 |
| 1.2.3 现有单目测距方法 | 第14-17页 |
| 1.3 本课题研究内容及目标 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-19页 |
| 2.车辆检测 | 第19-37页 |
| 2.1 感兴趣区域设定 | 第19-21页 |
| 2.2 基于阴影特征的车辆检测 | 第21-22页 |
| 2.3 基于AdaBoost算法的车辆检测 | 第22-33页 |
| 2.3.1 AdaBoost算法概述 | 第23-25页 |
| 2.3.2 基于AdaBoost算法的分类器训练 | 第25-28页 |
| 2.3.3 分类器测试 | 第28-30页 |
| 2.3.4 基于车尾灯颜色的误检排除 | 第30-31页 |
| 2.3.5 合并矩形框 | 第31-33页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第33-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 3.行人检测 | 第37-47页 |
| 3.1 算法概述 | 第37-38页 |
| 3.2 HOG特征提取 | 第38-40页 |
| 3.2.1 空间梯度方向数的选择 | 第39页 |
| 3.2.2 HOG描述符维数的计算 | 第39-40页 |
| 3.3 SVM分类器训练及分类器测试 | 第40-44页 |
| 3.3.1 分类器训练 | 第41-43页 |
| 3.3.2 分类器测试 | 第43-44页 |
| 3.4 目标检测及结果分析 | 第44-47页 |
| 4.前方障碍物测距及预警 | 第47-53页 |
| 4.1 基于几何关系的投影模型 | 第47-50页 |
| 4.1.1 建立投影模型 | 第47-49页 |
| 4.1.2 摄像机标定 | 第49-50页 |
| 4.2 本文中的预警设计及实现 | 第50页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 5.车辆行驶中的前方防碰撞预警软件系统 | 第53-57页 |
| 6.总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第57页 |
| 6.2 今后工作展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
