基于图像的驾驶主动安全前防撞的方法研究与实现

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基于图像的驾驶主动安全前防撞的方法研究与实现

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基于图像的驾驶主动安全前防撞的方法研究与实现

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-9页
1 绪论	第9-16页
· 课题研究意义和背景	第9-10页
· 车辆主动避撞系统研究现状	第10-12页
· 车辆主动避撞系统概述	第10-11页
· 国内外车辆主动避撞系统的研究状况	第11-12页
· 车辆主动避撞系统存在的问题和发展趋势	第12页
· 前防撞的车辆检测概述	第12-14页
· 基于外观的方法	第13页
· 基于运动的方法	第13-14页
· 基于模板的方法	第14页
· 本文的主要研究内容	第14-16页
2 车辆图像预处理	第16-26页
· 引言	第16页
· 彩色图像快速灰度化	第16-18页
· 车辆图像灰度化	第16-17页
· 基于查找表的快速灰度化	第17页
· 实验结果分析	第17-18页
· 灰度图像快速去噪	第18-22页
· 常用的灰度图像去噪方法	第18-21页
· 基于滑动直方图的快速中值滤波	第21-22页
· 中值滤波实验结果分析	第22页
· 图像积分图	第22-25页
· 积分图的概念	第23页
· 基于积分图的区域特征计算	第23-25页
· 本章小结	第25-26页
3 基于车底阴影特征的车尾候选区域检测	第26-36页
· 引言	第26页
· 基于车底阴影特征的车尾检测基本思想	第26-27页
· 基于车底阴影的车尾检测方法综述	第26-27页
· 车尾候选区域生成流程	第27页
· 基于改进高斯混合模型的车底阴影提取	第27-33页
· 高斯混合模型的基本形式	第28页
· 改进的EM算法估计未知参数	第28-30页
· 车底阴影的分割	第30-31页
· 车底阴影与路面交线的提取	第31-33页
· 实验结果与分析	第33-34页
· 本章小结	第34-36页
4 基于车尾外观特征的车尾候选区域验证	第36-60页
· 引言	第36页
· 车尾外观特征分析	第36-37页
· 车尾外观特征提取	第37-45页
· Haar-like特征	第37-40页
· HOG特征	第40-45页
· 特征学习算法的选取	第45-53页
· Adaboost算法	第45-49页
· 支持向量机SVM	第49-53页
· 实验结果与分析	第53-58页
· 基于改进的Haar-like和Adaboost的车尾验证	第53-57页
· 基于HOG和SVM的车尾验证	第57-58页
· 本章小结	第58-60页
5 基于TLD算法的车尾跟踪	第60-73页
· 引言	第60页
· 车尾跟踪算法分析	第60-65页
· Kalman滤波器	第60-62页
· 粒子滤波器	第62-65页
· 改进的TLD算法	第65-72页
· TLD算法原理	第65-68页
· 基于改进的TLD算法的车尾跟踪	第68-70页
· 实验结果与分析	第70-72页
· 本章小结	第72-73页
6 总结与展望	第73-75页
· 工作总结	第73-74页
· 存在的问题	第74页
· 工作展望	第74-75页
致谢	第75-76页
参考文献	第76-79页

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