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基于机器视觉的道路及车辆检测技术研究

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12-17页
        1.2.1 国外智能车辆概况第12-15页
        1.2.2 国内智能车辆概况第15-16页
        1.2.3 成熟的智能车辆辅助驾驶产品第16-17页
    1.3 基于视觉的智能车导航技术第17-20页
        1.3.1 视觉导航技术优点第17-18页
        1.3.2 基于机器视觉的道路识别第18页
        1.3.3 基于机器视觉的前方车辆识别第18-19页
        1.3.4 存在问题与课题需求第19-20页
    1.4 课题方案及主要研究内容第20-23页
        1.4.1 课题总体方案第20-21页
        1.4.2 课题研究内容与意义第21-23页
第2章 图像预处理第23-31页
    2.1 引言第23页
    2.2 灰度化第23-25页
    2.3 图像降噪第25-27页
    2.4 图像增强第27-29页
        2.4.1 光照强度分类第27-28页
        2.4.2 灰度拉伸第28-29页
    2.5 本章小结第29-31页
第3章 三车道检测与跟踪第31-59页
    3.1 引言第31-32页
    3.2 车道线预处理第32-38页
        3.2.1 车道线分割算法第32-33页
        3.2.2 TopHat算法第33-34页
        3.2.3 变内核TopHat算法增强直线车道线第34-36页
        3.2.4 边缘检测第36-38页
    3.3 基于直线模型的多车道线定位第38-44页
        3.3.1 基于双抛物线密度函数的Hough变换第38-40页
        3.3.2 基于加权最小二乘法(WLS)的道路消失点拟合第40-42页
        3.3.3 直线聚类第42页
        3.3.4 直线车道模板匹配第42-44页
    3.4 曲线车道线搜索及拟合第44-48页
        3.4.1 车道线搜索ROI划定第44-45页
        3.4.2 近视景区ROI第45-46页
        3.4.3 远视景区ROI及种子点的迭代搜索第46页
        3.4.4 车道线拟合第46-48页
    3.5 车道线KALMAN滤波第48-51页
        3.5.1 Kalman滤波器算法第49-50页
        3.5.2 车道线的Kalman滤波器模型第50-51页
    3.6 多车道可行驶性判定第51-53页
        3.6.1 多车道环境的可行驶性问题第51-52页
        3.6.2 基于随机投种法的边侧车道可行驶性判定第52-53页
    3.7 实验与分析第53-57页
    3.8 本章小结第57-59页
第4章 基于多特征的车辆识别方法第59-71页
    4.1 引言第59-60页
    4.2 基于图像熵的车辆识别第60-64页
        4.2.1 图像熵搜索第60-62页
        4.2.2 熵单元格合并第62-63页
        4.2.3 车辆边缘确定第63-64页
    4.3 基于车辆阴影的车辆判别方法第64-66页
        4.3.1 道路灰度提取与判定第65页
        4.3.2 底盘阴影提取与判定第65-66页
    4.4 基于KALMAN滤波的车辆跟踪与预测第66-68页
    4.5 实验与分析第68-70页
    4.6 本章小结第70-71页
第5章 坐标变换和状态预警第71-81页
    5.1 引言第71页
    5.2 摄像机坐标变换第71-76页
        5.2.1 摄像机模型第72页
        5.2.2 坐标转换第72-76页
    5.3 车辆定位第76-77页
    5.4 车辆状态预警第77-80页
    5.5 本章小结第80-81页
第6章 行车辅助软件与智能车硬件平台第81-91页
    6.1 引言第81页
    6.2 软件平台第81-87页
        6.2.1 软件平台构建第82-83页
        6.2.2 软件平台模块及功能第83-87页
    6.3 智能车实验平台第87-88页
    6.4 摄像机安装及标定第88-90页
    6.5 本章小结第90-91页
结论与展望第91-93页
参考文献第93-99页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第99-101页
致谢第101页

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