基于图像的前车状态警示系统设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 机器视觉在智能交通领域的应用 | 第11-15页 |
| 1.2.2 车牌定位算法研究现状 | 第15页 |
| 1.2.3 车灯定位识别算法研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文研究的主要内容 | 第16-18页 |
| 第2章 前车状态警示系统总体设计 | 第18-23页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 前车状态警示系统需求分析 | 第18-19页 |
| 2.3 基于图像的前车状态警示系统总体方案设计 | 第19-22页 |
| 2.3.1 前车状态警示系统总体结构设计 | 第19-20页 |
| 2.3.2 前车状态警示系统硬件设计 | 第20-21页 |
| 2.3.3 前车状态警示系统软件设计 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 前方车辆图像采集单元设计与实现 | 第23-33页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 前方车辆图像采集单元系统构成 | 第23-26页 |
| 3.2.1 海思HI3518E处理器 | 第23-24页 |
| 3.2.2 OV9712图像传感器 | 第24-26页 |
| 3.3 图像采集单元的实现 | 第26-32页 |
| 3.3.1 图像采集的实现 | 第26-30页 |
| 3.3.2 HI3518E Linux开发环境 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 前车车牌位置识别算法 | 第33-45页 |
| 4.1 车牌特征分析 | 第33-34页 |
| 4.2 车牌定位算法 | 第34-41页 |
| 4.2.1 车牌定位原理 | 第35-36页 |
| 4.2.2 蓝色备选区域的分割 | 第36-38页 |
| 4.2.3 图像灰度化 | 第38-39页 |
| 4.2.4 图像二值化 | 第39-41页 |
| 4.2.5 图像遍历寻找车牌区域 | 第41页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第41-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第5章 前车状态识别算法 | 第45-61页 |
| 5.1 车灯特征分析 | 第45-46页 |
| 5.2 前车状态识别原理 | 第46页 |
| 5.3 前车状态识别算法 | 第46-51页 |
| 5.3.1 前车车灯定位算法 | 第47-49页 |
| 5.3.2 前车车灯点亮情况识别算法 | 第49-51页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第51-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
