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基于单目视觉的道路检测与跟踪的研究

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基于单目视觉的道路检测与跟踪的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-18页
  · 研究背景和意义第10-12页
  · 道路检测与跟踪的研究现状第12-15页
    · 结构化道路检测与跟踪第12-13页
    · 非结构化道路的检测与跟踪第13页
    · 现有的道路检测算法第13-15页
  · 当前视觉系统存在的问题第15-16页
  · 本文的研究内容和组织结构第16-18页
    · 研究内容第16页
    · 本文的组织结构第16-18页
第2章 单目视觉系统的结构设计第18-28页
  · 视觉系统的结构设计第18-21页
    · 逻辑结构第18-19页
    · 系统结构第19-20页
    · 功能划分第20-21页
  · 数据采集第21-27页
    · 基于主动式传感器的数据采集第22-23页
    · 基于被动式视觉传感器的数据采集第23-24页
    · 基于单目视觉的图像采集第24-27页
  · 本章小结第27-28页
第3章 道路与车辆动态模型的建立第28-40页
  · 道路模型第28-35页
    · 道路水平曲率动态模型第30-34页
    · 道路垂直曲率动态模型第34-35页
  · 车辆动态模型第35-39页
    · 车辆水平动态模型第35-37页
    · 车辆垂直动态模型第37页
    · 总模型第37-39页
  · 本章小结第39-40页
第4章 基于单目视觉的量测模型的建立第40-52页
  · 摄像机的几何变换和投影变换第40-48页
    · 三维几何变换第40-41页
    · 透视投影变换第41-42页
    · 摄像机成像几何模型第42-44页
    · 摄像机定标第44-48页
  · 量测模型的建立第48-51页
  · 本章小结第51-52页
第5章 车道线检测与跟踪算法的改进第52-69页
  · 车道线检测算法概述第52-53页
  · 基于特征的车道线检测第53-60页
    · 图像的归一化第53页
    · 分级聚类算法第53-55页
    · 改进的分级聚类算法第55-57页
    · 利用Hough 变换提取车道线第57-60页
  · 利用卡尔曼滤波器实现对车道线的跟踪第60-66页
    · 离散模型卡尔曼滤波基本方程第62-64页
    · 模型的求解第64-66页
  · 实验结果与分析第66页
    · 实验环境第66页
    · 实验结果及分析第66页
  · 本章小结第66-69页
结论第69-71页
参考文献第71-75页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第75-76页
致谢第76-77页
作者简介第77页

本篇论文共77页,点击这进入下载页面
 
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