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基于道路标识牌的单目相机车辆位姿估计

摘要第9-11页
ABSTRACT第11-12页
符号说明第13-14页
第一章 绪论第14-21页
    1.1 研究背景第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-18页
    1.3 研究内容及创新点第18-20页
        1.3.1 研究内容第18-19页
        1.3.2 创新点第19-20页
    1.4 本文章节安排第20-21页
第二章 道路标识牌数据库构建第21-24页
    2.1 道路标识牌位置第21-22页
        2.1.1 道路标识牌第21页
        2.1.2 精确测量标识牌位置第21-22页
    2.2 道路标识牌尺寸第22页
    2.3 道路信息第22-24页
第三章 道路标识牌检测第24-32页
    3.1 图像二值化第24-28页
        3.1.1 色彩空间变换第25-26页
        3.1.2 阈值处理第26-28页
    3.2 形态学操作第28-29页
    3.3 连通域比例约束第29-30页
    3.4 连通域面积约束第30-31页
    3.5 本章小结第31-32页
第四章 控制点精确提取算法第32-45页
    4.1 SURF算法提取匹配特征点第32-35页
    4.2 基于Hough变换的控制点精确提取算法第35-43页
        4.2.1 Hough变换第36-38页
        4.2.2 轮廓质心第38页
        4.2.3 直线分类第38-39页
        4.2.4 直线拟合第39-41页
        4.2.5 直线交点第41页
        4.2.6 图像恢复第41-43页
    4.3 三种方法比较第43-44页
    4.4 本章小结第44-45页
第五章 车载相机位姿估算第45-53页
    5.1 单目相机成像原理第45-48页
    5.2 平面单应性矩阵第48-50页
    5.3 车载相机位姿估算第50-52页
        5.3.1 姿态估算第50-51页
        5.3.2 位置估算第51-52页
    5.4 本章小结第52-53页
第六章 实验及分析第53-72页
    6.1 视频采集第53-54页
    6.2 相机标定第54-55页
    6.3 道路标识牌检测结果分析第55-61页
        6.3.1 轮廓提取结果第55-58页
        6.3.2 控制点提取结果第58-61页
    6.4 位姿估计实验结果与分析第61-66页
        6.4.1 位姿估计实验结果第61-64页
        6.4.2 位姿估计误差分析第64-66页
    6.5 与北斗L202的对比实验第66-69页
    6.6 虚拟车流现场模拟第69-70页
    6.7 算法性能分析第70页
    6.8 本章小结第70-72页
第七章 总结与展望第72-74页
参考文献第74-78页
致谢第78-79页
攻读硕士期间学术成果第79-80页
学位论文评阅及答辩情况表第80页

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