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基于机器视觉的车道偏离预警理论与算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-20页
    1.1 车道偏离预警系统的研究背景及意义第11-12页
        1.1.1 研究背景第11-12页
        1.1.2 研究意义第12页
    1.2 车道偏离预警系统的研究现状第12-19页
        1.2.1 国外研究现状第13-15页
        1.2.2 国外车道偏离预警系统的商业化应用第15-17页
        1.2.3 国内研究现状第17-18页
        1.2.4 国内车道偏离预警系统的商业化应用第18-19页
    1.3 车道偏离预警系统的发展趋势第19页
    1.4 论文研究的主要内容第19-20页
第2章 基于机器视觉的车道偏离预警系统理论和算法基础第20-27页
    2.1 概述第20页
    2.2 车道偏离预警系统的组成及工作原理第20-22页
        2.2.1 车道偏离预警系统的组成第20-21页
        2.2.2 车道偏离预警系统的工作原理第21-22页
    2.3 车道偏离预警系统的核心算法第22-26页
        2.3.1 道路视觉感知系统第22-24页
        2.3.2 车道偏离决策系统第24-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 道路视频图像的预处理第27-35页
    3.1 去噪平滑第27-28页
        3.1.1 直方图均衡化第27-28页
        3.1.2 中值滤波第28页
    3.2 灰度化处理第28-29页
    3.3 ROI的设定第29页
    3.4 增强的边缘检测第29-33页
    3.5 二值化第33-34页
    3.6 本章小结第34-35页
第4章 基于Hough变换的结构化道路标志线检测第35-49页
    4.1 概述第35-36页
        4.1.1 结构化道路模型第35-36页
        4.1.2 车道标志线检测方法第36页
    4.2 Hough变换的基本原理第36-39页
        4.2.1 Hough变换的算法描述第37页
        4.2.2 累加器思想第37-38页
        4.2.3 极坐标系(r,θ)空间第38-39页
    4.3 基于(r,θ)约束的Hough变换第39-40页
    4.4 基于车道线直线模型的车道标志线检测第40-48页
        4.4.1 车道线直线模型第40-41页
        4.4.2 车道线直线模型的建立第41-42页
        4.4.3 基于Hough变换的车道线检测算法第42-43页
        4.4.4 车道标志线检测实验结果第43-48页
    4.5 本章小结第48-49页
第5章 基于多线段直线模型的弯道识别算法的研究第49-58页
    5.1 概述第49-50页
    5.2 多线段直线模型第50-51页
        5.2.1 道路线模型比较第50页
        5.2.2 多线段直线模型第50-51页
        5.2.3 多线段直线模型的建立第51页
    5.3 基于多线段直线模型的弯道标志线检测第51-55页
        5.3.1 弯道标志线特征第51-52页
        5.3.2 动态设定感兴趣区域ROI第52页
        5.3.3 边界点判别法拟合弯道线第52-54页
        5.3.4 弯道标志线识别流程第54-55页
    5.4 弯道检测实验及结果分析第55-56页
        5.4.1 实验平台和工具描述第55页
        5.4.2 实验结果分析第55-56页
    5.5 本章小结第56-58页
第6章 车道偏离预警决策算法的研究第58-68页
    6.1 基于摄像头标定的车道偏离决策算法第58-63页
        6.1.1 摄像头标定第58-59页
        6.1.2 摄像头成像理论第59页
        6.1.3 摄像头成像原理理论推导第59-61页
        6.1.4 基于OpenCV的摄像头标定的实现第61-63页
    6.2 无需标定的车道偏离决策算法第63-67页
        6.2.1 算法理论依据第63-64页
        6.2.2 实验及结果分析第64-67页
    6.3 本章小结第67-68页
全文总结与展望第68-70页
参考文献第70-76页
致谢第76-77页
附录 A 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录、获奖第77页

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