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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
本篇论文共
75
页,
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