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基于机器视觉的自动泊车技术的研究
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基于机器视觉的自动泊车技术的研究
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-10页
第一章 绪论
第10-15页
1.1 引言
第10-11页
1.2 论文研究背景及国内外研究现状
第11-13页
1.2.1 技术背景
第11页
1.2.2 国外研究现状
第11-12页
1.2.3 国内研究现状
第12-13页
1.3 论文研究的目的与意义
第13-14页
1.3.1 论文的目的及意义
第13页
1.3.2 论文主要内容及创新点
第13-14页
1.4 本文的结构安排
第14-15页
第二章 基于彩色图像的车位线分割
第15-33页
2.1 色彩空间简介
第15-20页
2.1.1 RGB色彩空间
第15-16页
2.1.2 HSL、HSV等色彩空间
第16-20页
2.2 最大类间方差法
第20-21页
2.3 彩色图像分割
第21-29页
2.3.1 HSV图像分层
第22-23页
2.3.2 色相分量的非目标区域像素过滤
第23-25页
2.3.3 饱和度分量的非目标区域像素过滤
第25-26页
2.3.4 明度分量的双线性插值局部阈值法分割
第26-29页
2.4 算法流程
第29页
2.5 实验结果及分析
第29-32页
2.6 本章小结
第32-33页
第三章 有效泊车区域识别
第33-54页
3.1 形态学简介
第33-37页
3.1.1 膨胀与腐蚀
第34-35页
3.1.2 开操作与闭操作
第35-36页
3.1.3 连通域的提取
第36-37页
3.1.3.1 连通性的定义
第36-37页
3.1.3.2 连通域提取算法
第37页
3.2 霍夫变换算法简介
第37-38页
3.3 基于形态学的二值图像预处理
第38-45页
3.3.1 基于大半径结构元多段车位线的闭合
第39-41页
3.3.2 车位内侧区域提取
第41-42页
3.3.3 基于形态学的车位线内轮廓提取
第42-45页
3.4 基于霍夫变换及几何原理的车位识别与定位
第45-49页
3.4.1 可停车区域边界直线提取
第45-47页
3.4.2 基于几何学的车位识别
第47-49页
3.5 实验结果及分析
第49-53页
3.5.1 雨天车位线图像实验结果及分析
第49-51页
3.5.2 晴天车位线图像实验结果及分析
第51-53页
3.6 本章小结
第53-54页
第四章 机器视觉的自动泊车实验平台的研究与设计
第54-78页
4.1 实验平台的结构
第54-55页
4.2 基于微控制器的实验模型车系统设计
第55-66页
4.2.1 总体结构设计
第55-56页
4.2.2 实验模型车选型
第56-57页
4.2.3 硬件电路设计
第57-62页
4.2.3.1 微控制器芯片选型
第57-58页
4.2.3.2 直流电机驱动芯片的选型
第58-59页
4.2.3.3 通讯模块的选型
第59-60页
4.2.3.4 传感器的选型
第60页
4.2.3.5 电源模块及其它芯片
第60-61页
4.2.3.6 硬件电路设计及研制
第61-62页
4.2.4 嵌入式控制软件设计及实现
第62-66页
4.2.4.1 软件构架设计
第63-64页
4.2.4.2 通讯软件机制设计
第64-65页
4.2.4.3 控制机制设计
第65-66页
4.3 基于Android Open CV的图像采集处理系统
第66-71页
4.3.1 基于Android终端的实验平台的设计
第66-67页
4.3.2 Android平台的OpenCV开发概述
第67-69页
4.3.3 基于OpenCV的图像处理算法的实现及优化
第69-71页
4.4 测试结果及分析
第71-77页
4.4.1 控制系统测试结果及分析
第71-73页
4.4.2 实验场景测试
第73-74页
4.4.3 车位线检测现场测试
第74-77页
4.4.3.1 甲停车场实验结果
第74-76页
4.4.3.2 乙停车场实验结果
第76-77页
4.5 本章小结
第77-78页
第五章 总结及展望
第78-80页
5.1 论文总结
第78-79页
5.2 后续工作展望
第79-80页
致谢
第80-81页
参考文献
第81-85页
攻读硕士学位期间取得的成果
第85-86页
本篇论文共
86
页,
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。
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