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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,点击这进入下载页面
 
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