基于机器视觉的车道偏离预警系统的研究
| 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 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 车道偏离系统存在的问题 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的研究内容及结构安排 | 第16-18页 |
| 1.4.1 本文的研究内容 | 第16页 |
| 1.4.2 本文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 车道偏离预警系统的软硬件设计 | 第18-35页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 车道偏离系统的系统架构 | 第18-20页 |
| 2.2.1 车道偏离预警系统的方案选择 | 第18-19页 |
| 2.2.2 视觉系统的体系架构 | 第19-20页 |
| 2.3 车道偏离预警系统的硬件设计 | 第20-27页 |
| 2.3.1 车道偏离预警系统的硬件架构 | 第20-22页 |
| 2.3.2 主要芯片选型 | 第22-23页 |
| 2.3.3 硬件模块电路设计 | 第23-26页 |
| 2.3.4 系统硬件平台的PCB设计 | 第26-27页 |
| 2.4 系统的软件配置 | 第27-33页 |
| 2.4.1 开发环境介绍 | 第27-28页 |
| 2.4.2 系统模块的软件设计 | 第28-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 车道图像预处理 | 第35-46页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 车道图像滤波处理 | 第35-41页 |
| 3.2.1 滤波算法的对比分析 | 第35-37页 |
| 3.2.2 滤波算法的FPGA实现 | 第37-41页 |
| 3.3 车道图像的边缘检测 | 第41-45页 |
| 3.3.1 边缘检测算法的对比分析 | 第41-44页 |
| 3.3.2 边缘检测算法的FPGA实现 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 车道线识别及偏离判断 | 第46-59页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 车道模型的建立 | 第46-48页 |
| 4.3 车道线检测 | 第48-54页 |
| 4.3.1 车道线边界点搜索 | 第48-51页 |
| 4.3.2 车道边界拟合 | 第51-54页 |
| 4.4 车道偏离判断 | 第54-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 车道偏离预警系统的性能测试 | 第59-67页 |
| 5.1 引言 | 第59页 |
| 5.2 实验平台的构成 | 第59-61页 |
| 5.3 硬件功能的测试 | 第61-63页 |
| 5.3.1 电源模块测试 | 第61页 |
| 5.3.2 信号采集前段测试 | 第61-63页 |
| 5.4 车道线识别测试 | 第63-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
