智能车辆视觉环境感知技术的研究



智能车辆视觉环境感知技术的研究

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智能车辆视觉环境感知技术的研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-18页
第一章绪论	第18-31页
· 研究背景与意义	第18-19页
· 智能车辆的研究内容及关键技术	第19-22页
· 智能车辆的主要研究内容	第19-20页
· 智能车辆涉及的关键技术	第20-22页
· 国内外典型的智能车辆系统	第22-25页
· 国外	第22-24页
· 国内	第24-25页
· 本文相关内容的研究现状	第25-28页
· 本文的研究内容与结构安排	第28-31页
· 研究内容的逻辑关系	第28-29页
· 研究内容的章节安排	第29-31页
第二章数字图像复原/恢复技术研究	第31-53页
· 引言	第31-32页
· 严重噪声污染下的模糊图像复原方法	第32-39页
· 自适应正则化函数	第33-34页
· 迭代复原算法及其收敛性分析	第34-37页
· 算法验证与分析	第37-39页
· 基于信息测度和支持向量机的图像去噪方法	第39-51页
· 基于信息测度的噪声特征提取	第40-42页
· 基于支持向量机的噪声分类器设计	第42-47页
· 复原滤波器设计	第47-49页
· 算法验证与分析	第49-51页
· 本章小节	第51-53页
第三章面向结构化道路的车道线实时检测方法研究	第53-65页
· 引言	第53-54页
· 提出方法的概述	第54-55页
· 车道线检测方法	第55-61页
· 边缘检测	第55-57页
· 基于方向优先级的搜索算法	第57-59页
· 用霍夫变换消除大曲率线段	第59-60页
· 车道线识别	第60-61页
· 算法验证与分析	第61-64页
· 本章小结	第64-65页
第四章路面车辆的实时检测与跟踪方法研究	第65-86页
· 引言	第65-66页
· 路面车辆的静态检测方法	第66-72页
· ROI 提取	第67-68页
· 阴影检测	第68-70页
· 对称性验证	第70-71页
· 算法验证与分析	第71-72页
· 基于序列图像的目标跟踪定位	第72-81页
· 核密度估计	第73-74页
· 密度梯度估计	第74-75页
· 基于HSI 颜色空间与HOG 的目标观测模型	第75-77页
· 相似性搜索	第77-78页
· 算法验证与分析	第78-81页
· 车辆检测与跟踪	第81-85页
· 检测与跟踪的互动策略	第81-82页
· 算法验证与分析	第82-85页
· 本章小结	第85-86页
第五章基于小波分形特征的行人检测方法研究	第86-98页
· 引言	第86页
· 小波分解	第86-91页
· 一维小波分解	第86-90页
· 二维小波分解	第90-91页
· 分形维	第91-93页
· 分形维的定义	第91-92页
· 分形维的计算	第92-93页
· 小波分形特征提取方法	第93-94页
· 算法验证与分析	第94-96页
· 本章小结	第96-98页
第六章试验装置设计与实车试验	第98-111页
· 引言	第98页
· 试验装置设计	第98-103页
· 试验装置的硬件组成	第98-102页
· 试验装置的软件设计	第102-103页
· 实车道路试验	第103-110页
· 试验方案	第103-104页
· 试验结果与分析	第104-110页
· 本章小结	第110-111页
第七章总结与展望	第111-116页
· 总结	第111-114页
· 课题的实施情况	第111-112页
· 主要研究成果	第112-114页
· 展望	第114-116页
参考文献	第116-130页
致谢	第130-131页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第131-133 页

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