基于视觉的车道线检测与车辆识别技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 智能车辆技术概述 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 智能车视觉导航技术 | 第16-19页 |
| 1.3.1 车道线识别算法分析 | 第17页 |
| 1.3.2 前方移动车辆检测算法分析 | 第17-18页 |
| 1.3.3 存在问题与课题需求 | 第18-19页 |
| 1.4 本课题的来源及主要研究内容 | 第19-23页 |
| 1.4.1 课题来源及总体方案设计 | 第19-21页 |
| 1.4.2 论文主要内容 | 第21-23页 |
| 第2章 图像预处理 | 第23-35页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 灰度化 | 第23-26页 |
| 2.3 滤波去噪 | 第26-27页 |
| 2.4 灰度特征增强 | 第27-31页 |
| 2.4.1 基于整体灰度均值的分类 | 第27-28页 |
| 2.4.2 不同光照条件下的灰度增强 | 第28-31页 |
| 2.5 二值化 | 第31-34页 |
| 2.5.1 传统的最优阈值分割法 | 第31-33页 |
| 2.5.2 基于整体特征的最大类间方差法 | 第33-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 车道线检测方法 | 第35-57页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 基于边界点特征的逐行检测法 | 第35-42页 |
| 3.2.1 寻找处理区域上界 | 第36-37页 |
| 3.2.2 确定道路区域 | 第37-38页 |
| 3.2.3 检测道路边缘点 | 第38-39页 |
| 3.2.4 边界点曲线拟合 | 第39-42页 |
| 3.2.5 道路方向判断 | 第42页 |
| 3.3 改进Hough变换 | 第42-48页 |
| 3.3.1 连通区域标记 | 第43-44页 |
| 3.3.2 边缘检测 | 第44-46页 |
| 3.3.3 极角极径约束区域 | 第46-47页 |
| 3.3.4 Hough变换法基本原理[54] | 第47-48页 |
| 3.3.5 动态车道区域 | 第48页 |
| 3.4 车道线偏离预警 | 第48-52页 |
| 3.4.1 车道参数提取 | 第48-50页 |
| 3.4.2 预警模型及实现方法 | 第50-52页 |
| 3.5 实验与分析 | 第52-56页 |
| 3.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 基于多特征的车辆识别方法 | 第57-75页 |
| 4.1 引言 | 第57-58页 |
| 4.2 ROI区域提取 | 第58-64页 |
| 4.2.1 自适应二值化 | 第58-60页 |
| 4.2.2 腐蚀、膨胀处理 | 第60-61页 |
| 4.2.3 阴影区域提取 | 第61-62页 |
| 4.2.4 目标区域提取 | 第62-64页 |
| 4.3 多特征筛选 | 第64-66页 |
| 4.3.1 信息熵 | 第64-65页 |
| 4.3.2 对称性过滤 | 第65-66页 |
| 4.4 车辆边缘提取 | 第66-68页 |
| 4.4.1 改进的Robinson检测算子 | 第66-67页 |
| 4.4.2 Hough变换提取车辆边界线 | 第67-68页 |
| 4.5 基于Kalman滤波的车辆跟踪 | 第68-71页 |
| 4.5.1 Kalman滤波器算法 | 第68-69页 |
| 4.5.2 Kalman滤波预测车辆位置 | 第69-70页 |
| 4.5.3 跟踪方法 | 第70-71页 |
| 4.6 实验与分析 | 第71-74页 |
| 4.7 本章小结 | 第74-75页 |
| 第5章 摄像机坐标转换与通信 | 第75-85页 |
| 5.1 引言 | 第75页 |
| 5.2 摄像机坐标转换 | 第75-82页 |
| 5.2.1 图像透视变换 | 第75-77页 |
| 5.2.2 摄像头模型及转换过程 | 第77-78页 |
| 5.2.3 坐标转换推导 | 第78-82页 |
| 5.3 车辆定位参数计算 | 第82-83页 |
| 5.4 终端通信 | 第83页 |
| 5.5 本章小结 | 第83-85页 |
| 第6章 系统实验平台 | 第85-89页 |
| 6.1 引言 | 第85页 |
| 6.2 智能车实验平台 | 第85-86页 |
| 6.3 软件平台 | 第86-88页 |
| 6.4 本章小结 | 第88-89页 |
| 结论与展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-97页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第97-99页 |
| 致谢 | 第99页 |
