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行车安全自动检测关键技术研究与实现

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行车安全自动检测关键技术研究与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-18页
  1.1 研究工作的背景与意义第11页
  1.2 行车安全自动检测技术研究历史与现状第11-15页
    1.2.1 车辆检测与跟踪技术研究历史与现状第11-12页
    1.2.2 车道线识别与定位技术研究历史及现状第12-15页
  1.3 本文研究的内容及创新点第15-16页
    1.3.1 本文研究的主要内容第15页
    1.3.2 本文的创新点第15-16页
  1.4 本论文的结构安排第16-18页
第二章 基于串联AdaBoost车辆目标检测第18-38页
  2.1 车辆目标检测方法综述第18-23页
    2.1.1 帧差法第18-19页
    2.1.2 背景差法第19-20页
    2.1.3 光流场法第20-21页
    2.1.4 模板匹配法第21-23页
  2.2 哈尔特征第23-27页
    2.2.1 哈尔特征简介第23-25页
    2.2.2 哈尔特征选取第25-26页
    2.2.3 哈尔特征计算第26-27页
  2.3 串联AdaBoost算法第27-31页
    2.3.1 弱分类器第28页
    2.3.2 强分类器第28-30页
    2.3.3 串联强分类器第30-31页
  2.4 算法设计与实现第31-35页
    2.4.1 创建训练样本图像集第31-33页
    2.4.2 训练串联强分类器第33-34页
    2.4.3 算法整体工作流程第34-35页
  2.5 实验及结果分析第35-37页
  2.6 本章小结第37-38页
第三章 基于MCMC粒子滤波车辆目标跟踪第38-57页
  3.1 车辆目标跟踪算法综述第38-43页
    3.1.1 区域跟踪法第38-39页
    3.1.2 特征跟踪法第39-40页
    3.1.3 活动轮廓跟踪法第40-41页
    3.1.4 运动估计跟踪法第41-43页
  3.2 基于MCMC粒子滤波跟踪算法第43-48页
    3.2.1 MCMC算法介绍第43-45页
      3.2.1.1 MCMC算法基本思路第43页
      3.2.1.2 MCMC算法分类第43-45页
    3.2.2 粒子滤波算法第45-47页
      3.2.2.1 序贯重要性采样第45-46页
      3.2.2.2 采样重要性重采样第46-47页
    3.2.3 基于MCMC粒子滤波跟踪算法流程第47-48页
  3.3 算法设计与实现第48-54页
    3.3.1 确定运动模型第48-49页
    3.3.2 获取初始状态第49页
    3.3.3 状态转移过程第49-50页
    3.3.4 权值更新过程第50页
    3.3.5 获取即时状态第50页
    3.3.6 重采样过程第50-51页
    3.3.7 整合与移除过程第51-52页
    3.3.8 算法整体框架及工作流程第52-54页
  3.4 实验及结果分析第54-56页
  3.5 本章小结第56-57页
第四章 车道线识别与定位第57-81页
  4.1 预备知识第57-65页
    4.1.1 图像颜色模型第57-60页
      4.1.1.1 XYZ标准颜色模型第57-58页
      4.1.1.2 RGB颜色模型第58-60页
    4.1.2 图像增强技术第60-65页
      4.1.2.1 灰度变换法第61-63页
      4.1.2.2 图像平滑法第63-65页
  4.2 霍夫变换第65-69页
    4.2.1 霍夫变换基本原理第65-67页
    4.2.2 霍夫变换操作流程第67-69页
  4.3 算法设计与实现第69-77页
    4.3.1 车道线模型及定位原理第69-71页
    4.3.2 道路图像灰度化第71页
    4.3.3 图像去噪第71-72页
    4.3.4 边缘检测第72-74页
    4.3.5 确定感兴趣区域第74-75页
    4.3.6 霍夫变换检测直线第75页
    4.3.7 算法整体框架及工作流程第75-77页
  4.4 实验及结果分析第77-80页
  4.5 本章小结第80-81页
第五章 全文总结与展望第81-83页
  5.1 全文总结第81页
  5.2 后续工作展望第81-83页
致谢第83-84页
参考文献第84-87页

本篇论文共87页,点击这进入下载页面
 
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