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基于机器视觉的车道偏离及碰撞预警技术研究

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基于机器视觉的车道偏离及碰撞预警技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第1章 绪论第10-20页
  1.1 引言第10-11页
  1.2 智能车辆技术概述第11-16页
    1.2.1 国外智能车辆概况第11-13页
    1.2.2 国内智能车辆概况第13-14页
    1.2.3 成熟的智能汽车产品第14-16页
  1.3 基于视觉的汽车主动安全技术第16-17页
    1.3.1 基于视觉的车道线检测第16-17页
    1.3.2 基于单目视觉的前方车辆检测第17页
  1.4 课题方案及主要研究内容第17-20页
第2章 智能车实验平台与摄像机坐标转换第20-28页
  2.1 引言第20页
  2.2 智能车实验平台第20-22页
    2.2.1 智能车辅助驾驶系统结构第20-21页
    2.2.2 摄像机的选型与安装第21-22页
  2.3 摄像机坐标转换第22-27页
    2.3.1 摄像头模型及转换过程第22-24页
    2.3.2 世界坐标系和摄像机坐标系的关系第24页
    2.3.3 图像坐标系第24-25页
    2.3.4 坐标转换公式第25-26页
    2.3.5 单应矩阵的计算第26-27页
  2.4 本章小结第27-28页
第3章 基于改进简单图像算法的车道线检测第28-48页
  3.1 引言第28-29页
  3.2 图像预处理第29-31页
    3.2.1 截取ROI区域第29-30页
    3.2.2 灰度化第30-31页
  3.3 常用的二值化算法第31-34页
    3.3.1 迭代阈值分割法第31-32页
    3.3.2 最大熵阈值分割法第32-33页
    3.3.3 最大类间方差法第33-34页
    3.3.4 Bernsen阈值分割法第34页
  3.4 改进SIS阈值分割算法第34-38页
    3.4.1 SIS阈值算法第34-35页
    3.4.2 改进SIS阈值算法第35-36页
    3.4.3 积分图快速算法第36-38页
  3.5 基于LSD的直线段检测第38-39页
  3.6 消失点估计第39-40页
  3.7 确定车道线位置第40-42页
    3.7.1 车道线连续性第40页
    3.7.2 车道间距第40页
    3.7.3 自适应车道线感兴趣区第40-42页
  3.8 实验与分析第42-46页
  3.9 本章小结第46-48页
第4章 基于车底阴影和HAAR特征的车辆检测第48-66页
  4.1 引言第48-49页
  4.2 常见的车辆检测算法第49-53页
    4.2.1 基于车底阴影的车辆识别算法第49-50页
    4.2.2 基于SVM和HOG的车辆识别算法第50-53页
  4.3 基于HAAR分类器和车底阴影的车辆检测方法第53-58页
    4.3.1 Haar-like特征第54-55页
    4.3.2 级联Adaboost算法第55-57页
    4.3.3 分类器训练与车辆检测第57-58页
  4.4 基于车底阴影的车辆感兴趣区提取第58-61页
    4.4.1 分割车底阴影第58-60页
    4.4.2 车底阴影的修正第60-61页
  4.5 实验与分析第61-64页
  4.6 本章小结第64-66页
第5章 安全预警和软件平台第66-74页
  5.1 引言第66页
  5.2 车道偏离预警第66-67页
  5.3 碰撞预警第67-69页
  5.4 软件平台第69-72页
  5.5 本章小结第72-74页
结论与展望第74-76页
参考文献第76-82页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第82-84页
致谢第84页

本篇论文共84页,点击这进入下载页面
 
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