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基于CUDA的交通标志识别系统的研究与实现

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基于CUDA的交通标志识别系统的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-15页
  1.1 选题背景及研究意义第11页
  1.2 交通标志识别技术的研究现状与发展第11-13页
    1.2.1 国外研究现状第11-12页
    1.2.2 国内研究现状第12-13页
  1.3 交通标志识别存在的问题第13页
  1.4 本文主要工作及结构安排第13-15页
第2章 交通标志识别相关技术介绍第15-29页
  2.1 图像处理相关知识介绍第15-20页
    2.1.1 平滑处理第15-16页
    2.1.2 锐化处理第16-20页
  2.2 Hough变换原理第20-23页
    2.2.1 Hough直线检测法第21页
    2.2.2 Hough圆检测法第21-23页
  2.3 径向对称性原理第23-24页
  2.4 基于CUDA平台的并行计算第24-27页
    2.4.1 CUDA简介第24-25页
    2.4.2 CUDA线程层次结构第25-26页
    2.4.3 CUDA的存储器模型第26-27页
  2.5 本章小结第27-29页
第3章 系统关键算法研究第29-41页
  3.1 边缘检测算法第29-30页
  3.2 基于径向对称和方向判别交通标志检测算法第30-35页
    3.2.1 圆形交通标志检测算法第31-33页
    3.2.2 三角形交通标志检测算法第33-35页
  3.3 基于Haar特征的级联Adaboost识别算法第35-40页
    3.3.1 特征的提取与计算第36-38页
    3.3.2 Adaboost级联分类器第38-40页
  3.4 本章小结第40-41页
第4章 系统算法的CUDA并行实现第41-59页
  4.1 CPU+GPU端的任务划分第41-42页
  4.2 图像预处理算法并行设计与实现第42-49页
    4.2.1 并行算法基本思路第42-43页
    4.2.2 并行策略优化第43-47页
    4.2.3 CUDA并行实现及实验结果第47-49页
  4.3 交通标志检测算法并行设计与实现第49-57页
    4.3.1 并行算法基本思路第49-51页
    4.3.2 并行策略优化第51-55页
    4.3.3 CUDA并行实现及实验结果第55-57页
  4.4 本章小结第57-59页
第5章 系统实现与结果评估第59-69页
  5.1 系统功能介绍第59页
  5.2 系统框架介绍第59-60页
  5.3 实验环境介绍第60-61页
  5.4 系统评估第61-67页
    5.4.1 评估方法第61-63页
    5.4.2 系统性能评估结果第63-64页
    5.4.3 系统结果第64-67页
  5.5 本章小结第67-69页
第6章 总结和展望第69-71页
  6.1 本文工作总结第69页
  6.2 未来工作展望第69-71页
参考文献第71-75页
致谢第75页

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