基于双目视觉的车路检测算法
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 相关研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 道路检测研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 车辆检测研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容与组织结构 | 第12-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 双目视觉目标识别原理及算法理论分析 | 第14-25页 |
| 2.1 双目视觉系统原理 | 第14-16页 |
| 2.2 双目视觉匹配算法 | 第16-21页 |
| 2.2.1 匹配算法的分类 | 第16-18页 |
| 2.2.2 约束条件 | 第18-19页 |
| 2.2.3 相似性函数 | 第19-21页 |
| 2.3 双目视觉深度信息 | 第21-24页 |
| 2.3.1 视差与深度 | 第21-22页 |
| 2.3.2 U-V视差图原理 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于双目视觉的道路检测算法 | 第25-39页 |
| 3.1 获取视差图 | 第25-29页 |
| 3.2 修正视差图 | 第29-32页 |
| 3.3 生成U-V视差图 | 第32-33页 |
| 3.4 道路检测算法 | 第33-37页 |
| 3.4.1 道路初始轮廓 | 第34-36页 |
| 3.4.2 路面检测 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于双目视觉的车辆检测算法 | 第39-51页 |
| 4.1 确定感兴趣区域 | 第39-44页 |
| 4.2 车辆粗略轮廓识别 | 第44-46页 |
| 4.3 车辆轮廓识别 | 第46-50页 |
| 4.3.1 对称性判断 | 第46-49页 |
| 4.3.2 相似性度量 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 算法测试及分析 | 第51-60页 |
| 5.1 实验环境及整体方案 | 第51-52页 |
| 5.2 道路检测结果 | 第52-56页 |
| 5.3 车辆检测结果 | 第56-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
