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面向辅助驾驶的全天候灯语识别技术研究
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面向辅助驾驶的全天候灯语识别技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第15-23页
　　　　1.1 研究背景第15-17页
　　　　1.2 车辆检测的国内外研究现状第17-19页
　　　　1.3 图像去眩光的国内外研究现状第19-20页
　　　　1.4 前方车辆灯语识别的国内外研究现状第20-21页
　　　　1.5 本文研究意义及研究内容第21-23页
　　　　　　　　1.5.1 研究意义第21-22页
　　　　　　　　1.5.2 研究内容第22-23页
第二章 面向机器学习的车辆数据集制作第23-30页
　　　　2.1 机器学习相关软件介绍第23-24页
　　　　　　　　2.1.1 tensorflow的基本使用第23-24页
　　　　　　　　2.1.2 tensorflow的输入数据格式及可视化第24页
　　　　2.2 车辆数据集制作第24-29页
　　　　　　　　2.2.1 数据集格式第25-26页
　　　　　　　　2.2.2 数据集制作第26-29页
　　　　2.3 本章小结第29-30页
第三章 基于机器学习的车辆检测技术研究第30-61页
　　　　3.1 基于Haar特征结合Adaboost级联分类器的车辆检测第30-38页
　　　　　　　　3.1.1 Haar特征第30-32页
　　　　　　　　3.1.2 Adaboost级联分类器第32-33页
　　　　　　　　3.1.3 基于Haar特征结合Adaboost级联分类器的车辆检测第33-38页
　　　　3.2 基于卷积神经网络的车辆检测第38-60页
　　　　　　　　3.2.1 卷积神经网络第38-49页
　　　　　　　　3.2.2 训练卷积神经网络的常见问题及解决办法第49-52页
　　　　　　　　3.2.3 基于卷积神经网络的车辆检测第52-60页
　　　　3.3 本章小结第60-61页
第四章 图像去眩光技术研究第61-72页
　　　　4.1 白色眩光的去除第61-67页
　　　　4.2 红色眩光的去除第67-71页
　　　　　　　　4.2.1 等价的暗通道图像第68-69页
　　　　　　　　4.2.2 等价大气光值A的计算第69-71页
　　　　4.3 本章小结第71-72页
第五章 前方车辆灯语识别技术研究第72-99页
　　　　5.1 日间行车的灯语识别第72-88页
　　　　　　　　5.1.1 尾灯的位置检测第72-80页
　　　　　　　　5.1.2 尾灯亮起的判定第80-84页
　　　　　　　　5.1.3 灯语识别第84-88页
　　　　5.2 夜间行车的灯语识别第88-97页
　　　　　　　　5.2.1 尾灯位置检测第88-89页
　　　　　　　　5.2.2 尾灯跟踪第89-93页
　　　　　　　　5.2.3 尾灯状态检测灯语识别第93-97页
　　　　5.3 本章小结第97-99页
第六章 总结与展望第99-101页
　　　　6.1 总结第99-100页
　　　　6.2 展望第100-101页
参考文献第101-106页
致谢第106-107页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第107页

本篇论文共107页，点击这进入下载页面。
 
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