基于机器视觉的前碰撞预警系统车辆检测方法研究



基于机器视觉的前碰撞预警系统车辆检测方法研究

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基于机器视觉的前碰撞预警系统车辆检测方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-13页
第1章绪论	第13-20页
· 研究背景与意义	第13-15页
· 先进驾驶辅助系统国内外研究进展和应用现状	第15-16页
· 国外研究现状	第15-16页
· 国内研究现状	第16页
· 机器视觉车辆检测技术	第16-18页
· 基于外观的车辆检测方法	第17页
· 基于运动的车辆检测方法	第17-18页
· 车辆跟踪检测方法	第18页
· 主要研究内容和组织结构	第18-20页
· 研究的主要内容	第18-19页
· 组织结构安排	第19-20页
第2章日间道路前方车辆检测方法研究	第20-44页
· 图像预处理	第20-24页
· 灰度线性变换	第20-21页
· 灰度幂次变换	第21-22页
· 直方图均衡化	第22-24页
· 产生车辆假设区域	第24-35页
· HVAM车辆阴影检测	第24-28页
· 多尺度扫描线对称区域检测	第28-32页
· 变步长滑窗法	第32-33页
· 产生车辆假设试验对比	第33-35页
· 车辆假设区域验证	第35-41页
· 传统HOG特征	第35-37页
· 级联自适应提升学习分类器	第37-39页
· 基于改进HOG特征车辆假设区域验证	第39-41页
· 日间车辆检测结果分析	第41-43页
· 本章小结	第43-44页
第3章夜间道路前方车辆检测研究	第44-54页
· 夜间车辆检测方法概述	第44-45页
· 夜间车辆尾灯提取	第45-51页
· RGB颜色空间	第45-47页
· Lab颜色空间	第47-48页
· HSV颜色空间	第48-51页
· 车辆尾灯筛选关联	第51-53页
· 本章小结	第53-54页
第4章车辆跟踪检测方法研究	第54-64页
· 卡尔曼滤波原理	第54-56页
· 基于在线学习和卡尔曼滤波的车辆跟踪	第56-62页
· 卡尔曼滤波车辆跟踪模型	第56-58页
· 在线学习车辆状态观测	第58-60页
· 基于航迹推算的多车辆目标跟踪实现	第60-62页
· 跟踪结果分析	第62-63页
· 本章小结	第63-64页
第5章前车运动参数提取及行为分析	第64-70页
· 前方车距测量	第64-67页
· 主车车速和主车与前车相对速度提取	第67页
· 前车运动轨迹获取	第67-68页
· 道路场景映射	第68-69页
· 本章小结	第69-70页
结论与展望	第70-72页
参考文献	第72-76页
致谢	第76-77页
附录A 攻读学位期间发表的论文	第77页

本篇论文共77页，点击这进入下载页面。

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