基于单目视觉的移动障碍物检测技术的研究与实现
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·智能交通系统(ITS) | 第9-11页 |
| ·ITS概述 | 第9页 |
| ·ITS现状 | 第9-10页 |
| ·ITS趋势 | 第10-11页 |
| ·车辆辅助驾驶系统(DAS) | 第11-12页 |
| ·DAS应用 | 第11-12页 |
| ·DAS意义 | 第12页 |
| ·辅助驾驶系统研究现况 | 第12-15页 |
| ·国外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-15页 |
| ·本课题研究的目的和意义 | 第15-16页 |
| ·研究的目的 | 第15页 |
| ·研究的意义 | 第15-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-17页 |
| ·主要研究内容 | 第16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 角点检测 | 第17-25页 |
| ·角点的概念 | 第17页 |
| ·角点检测算法 | 第17-23页 |
| ·基于边缘的角点检测算法 | 第17-18页 |
| ·基于模板匹配的角点检测算法 | 第18页 |
| ·基于图像灰度的角点检测算法 | 第18-23页 |
| ·角点检测的实验效果及分析 | 第23-24页 |
| ·实验效果 | 第23-24页 |
| ·实验分析 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 光流场 | 第25-37页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·运动场与光流场 | 第25-27页 |
| ·光流的计算 | 第27-35页 |
| ·光流技术的性能评价 | 第27页 |
| ·光流的计算方法的分类 | 第27页 |
| ·基于梯度的光流场算法 | 第27-32页 |
| ·基于匹配的光流场算法 | 第32-35页 |
| ·光流场的仿真效果及分析 | 第35-36页 |
| ·仿真效果 | 第35-36页 |
| ·算法分析 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于单目视觉的移动障碍物检测 | 第37-53页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·相关技术简介 | 第38-40页 |
| ·数学形态学 | 第38-39页 |
| ·二值图像的连通、聚类 | 第39-40页 |
| ·静止背景下移动障碍物检测 | 第40-46页 |
| ·基于帧间差分方法的移动障碍物检测 | 第40-43页 |
| ·基于背景差分方法的移动障碍物检测 | 第43-46页 |
| ·运动背景下移动障碍物的检测 | 第46-52页 |
| ·现有的障碍物检测方法 | 第46-47页 |
| ·本文的方法 | 第47-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·本文的工作 | 第53页 |
| ·进一步的工作 | 第53-54页 |
| ·总结与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
