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基于单目视觉的机动车道路检测和跟踪研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
专业词汇表第10-12页
第一章 绪论第12-24页
    1.1 选题的背景和意义第12-16页
    1.2 基于视觉的道路检测技术第16-18页
    1.3 基于视觉的道路跟踪技术第18-19页
    1.4 本文的内容安排及主要创新点第19-24页
第二章 道路结构信息的恢复第24-36页
    2.1 道路边界的描述第25-26页
    2.2 摄像机投影模型第26-27页
    2.3 逆透视映射用于道路结构信息恢复第27-31页
        2.3.1 单应性变换模型第28-29页
        2.3.2 单应性矩阵的估计第29-31页
    2.4 灭点检测算法第31-35页
        2.4.1 基于LSD的直线段检测算法第32-34页
        2.4.2 基于EM的灭点检测算法第34-35页
    2.5 本章小结第35-36页
第三章 基于区域分割的道路检测第36-53页
    3.1 使用图切割进行图像分割第37-41页
        3.1.1 图像分割的图切割表示第37-39页
        3.1.2 能量函数最小化分割算法第39-41页
    3.2 GrabCut算法第41-44页
        3.2.1 高斯混合模型第42页
        3.2.2 GrabCut算法的初始化第42-44页
    3.3 道路区域形状约束第44-50页
        3.3.1 自适应均值漂移算法第46-48页
        3.3.2 基于GrabCut的道路区域分割第48-50页
    3.4 实验结果第50-51页
    3.5 本章小结第51-53页
第四章 基于TLD框架的结构化道路检测和跟踪第53-80页
    4.1 基于机器学习的道路标志线检测第55-66页
        4.1.1 道路标志线的特征选取第56-61页
        4.1.2 分类器的选择以及参数的选取第61-66页
    4.2 基于TLD框架的道路检测和跟踪第66-76页
        4.2.1 TLD检测和跟踪框架第67-68页
        4.2.2 道路标志线的对称性约束第68-69页
        4.2.3 道路标志线的宽度约束第69-72页
        4.2.4 道路标志线的颜色建模第72-74页
        4.2.5 道路的检测和跟踪第74-76页
    4.3 实验结果第76-78页
    4.4 本章小结第78-80页
第五章 基于平行主动轮廓模型的道路检测和跟踪第80-119页
    5.1 基于平行开环主动轮廓模型的道路检测第82-98页
        5.1.1 经典主动轮廓模型第82-84页
        5.1.2 能量函数的最小解第84-90页
        5.1.3 平行抛物线道路模型第90-92页
        5.1.4 开环主动轮廓模型的首尾约束第92-94页
        5.1.5 平行主动轮廓模型和扩张力第94-98页
    5.2 基于卡尔曼滤波器的道路跟踪算法第98-110页
        5.2.1 道路跟踪模型第98-99页
        5.2.2 最佳线性无偏估计第99-100页
        5.2.3 卡尔曼滤波器原理第100-103页
        5.2.4 道路参数预测第103-110页
    5.3 实验结果第110-115页
    5.4 本章小结第115-119页
第六章 总结和展望第119-123页
    6.1 本文主要工作及创新点第119-121页
    6.2 未来工作展望第121-123页
参考文献第123-138页
致谢第138-139页
攻读学位期间发表的学术论文目录第139-142页

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