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AGV智能泊车系统交互区停车行为视觉识别关键技术的研究

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AGV智能泊车系统交互区停车行为视觉识别关键技术的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 课题的研究背景第10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 AGV智能泊车系统的现状第10-12页
        1.2.2 车辆检测技术的发展第12-13页
        1.2.3 基于视频车辆检测技术的研究现状第13-14页
        1.2.4 主要研究的问题第14页
    1.3 课题的研究意义第14-15页
    1.4 研究的主要内容及结构安排第15-16页
第二章 关键技术的总体研究方案第16-20页
    2.1 引言第16页
    2.2 停车行为识别的关键技术第16页
    2.3 关键技术研究的总体框架第16-19页
        2.3.1 图像预处理第17-18页
        2.3.2 运动车辆的检测第18页
        2.3.3 交互区车辆及人员信息的获取及判定第18-19页
    2.4 本章小结第19-20页
第三章 图像预处理第20-24页
    3.1 引言第20页
    3.2 图像灰度化第20-21页
    3.3 图像增强第21-23页
    3.4 本章小结第23-24页
第四章 运动车辆的检测第24-38页
    4.1 引言第24页
    4.2 基于视频的车辆检测方法第24-28页
        4.2.1 背景差分法第24-26页
        4.2.2 帧间差分法第26-27页
        4.2.3 光流法第27-28页
        4.2.4 车辆检测方法比较第28页
    4.3 背景建模第28-33页
        4.3.1 常用背景建模方法第28-29页
        4.3.2 基于混合高斯背景模型的车辆目标提取第29-33页
    4.4 车辆停车过程有效区域的建立第33-34页
        4.4.1 感兴趣区域划分第33页
        4.4.2 掩膜的创建第33-34页
    4.5 形态学处理第34-36页
    4.6 阴影检测与消除第36-37页
    4.7 本章小结第37-38页
第五章 交互区车辆及人员信息的获取及判定第38-60页
    5.1 引言第38页
    5.2 车辆目标静止状态判定第38-43页
        5.2.1 基于灰度分析的时间序列法第38-39页
        5.2.2 基于叠加及归一化算法的时间序列法第39-40页
        5.2.3 质心法第40-43页
    5.3 静止状态下车辆停车行为识别及判定第43-48页
        5.3.1 车身最小外接矩形顶点的计算第44-45页
        5.3.2 停车行为规范与否判定第45-48页
    5.4 车轮位置信息的获取第48-54页
        5.4.1 基于车辆侧面求车轮位置与车身长的相对关系第48-51页
        5.4.2 基于俯视图获取车轮的位置信息第51-53页
        5.4.3 基于俯视图获取车轮的直径信息第53-54页
    5.5 交互区人员信息的获取及判定第54-59页
        5.5.1 基于方向梯度直方图算法的行人检测第54-56页
        5.5.2 基于背景差分法的行人检测及其外接矩形信息判定第56-59页
    5.6 本章小结第59-60页
第六章 实验结果及分析第60-72页
    6.1 实验环境第60页
        6.1.1 硬件环境第60页
        6.1.2 软件环境第60页
    6.2 实验算法流程第60-61页
    6.3 实验结果及验证第61-71页
        6.3.1 车辆停止识别结果的验证第61-63页
        6.3.2 停车行为规范判定识别结果的验证第63-67页
        6.3.3 测量距离的验证第67-68页
        6.3.4 车上人员离开交互区的识别结果验证第68-71页
    6.4 本章小结第71-72页
第七章 总结与展望第72-74页
    7.1 论文工作总结第72-73页
    7.2 论文研究展望第73-74页
参考文献第74-79页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第79-80页
致谢第80-81页
附件第81页

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