面向智能车的高精度视觉定位技术研究



面向智能车的高精度视觉定位技术研究

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面向智能车的高精度视觉定位技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-19页
1.1 研究背景及研究意义	第10-11页
1.2 智能车国内外研究现状	第11-14页
1.3 智能车定位技术研究现状	第14-17页
1.4 本文主要的研究内容及章节安排	第17-19页
第2章智能车载系统及视觉测量基本原理	第19-35页
2.1 摄像机成像模型与摄像机标定	第19-24页
2.1.1 图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系及其关系	第19-21页
2.1.2 摄像机模型及单应矩阵H	第21页
2.1.3 摄像机标定——张正友标定法	第21-24页
2.2 常见的特征点检测与匹配方法	第24-30页
2.2.1 SIFT角点算子	第24-27页
2.2.2 ORB角点算子	第27-29页
2.2.3 特征点匹配	第29页
2.2.4 RANSAC算法剔除错误匹配点	第29-30页
2.3 智能车载系统	第30-34页
2.3.1 智能车载系统概述	第30-31页
2.3.2 车载视觉系统标定实验测试	第31-34页
2.4 本章小结	第34-35页
第3章基于人工路标的车辆视觉定位	第35-47页
3.1 人工路标数据库介绍及车辆定位原理	第35-37页
3.1.1 人工路标数据库	第35-36页
3.1.2 基于人工路标的车辆定位原理	第36-37页
3.2 交通标志识别	第37-43页
3.2.1 图像预处理	第38-39页
3.2.2 基于ORB算子的交通标志全局特征提取	第39-40页
3.2.3 基于ORB和BOW的交通标志局部特征提取	第40-42页
3.2.4 基于多特征空间融合的最近邻(H-KNN)交通标志识别	第42-43页
3.3 基于交通标志的车辆多尺度定位	第43-46页
3.3.1 基于GPS数据的车辆粗定位	第43-44页
3.3.2 图像匹配定位方法	第44页
3.3.3 度量级定位	第44-46页
3.4 本章小结	第46-47页
第4章基于自然场景的车辆视觉定位	第47-65页
4.1 道路场景建模	第48-57页
4.1.1 高精度的轨迹数据	第49-50页
4.1.2 SIFT、SURF和ORB场景局部特征提取	第50-53页
4.1.3 SURF和ORB算法场景全局特征提取	第53-54页
4.1.4 道路场景稀疏三维重建	第54-56页
4.1.5 三维重建精度测试	第56-57页
4.2 特征匹配	第57-62页
4.2.1 基于RANSAC算法的图像局部特征匹配	第57-59页
4.2.2 试验测试	第59-62页
4.3 自然场景下的车辆多尺度定位	第62-64页
4.4 本章小结	第64-65页
第5章实验设计	第65-87页
5.1 智能车实验平台介绍	第65-66页
5.2 基于人工路标的车辆定位实验	第66-75页
5.2.1 人工路标数据库建立	第67-69页
5.2.2 实验过程及结果	第69-73页
5.2.3 交通标志公共数据集识别结果	第73-75页
5.3 基于自然场景的车辆高精度定位实验	第75-85页
5.3.1 实验结果	第76-82页
5.3.2 特征点数目及参数调整	第82-83页
5.3.3 算法的软件展示	第83-85页
5.4 本章小结	第85-87页
第6章总结与展望	第87-89页
6.1 总结	第87-88页
6.2 展望	第88-89页
致谢	第89-90页
参考文献	第90-95页
攻读硕士期间的研究成果	第95-96页

本篇论文共96页，点击这进入下载页面。

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