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基于单目视觉的车道线识别与车道偏离预警技术研究

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基于单目视觉的车道线识别与车道偏离预警技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第15-25页
    1.1 研究背景第15-16页
    1.2 智能驾驶介绍第16-19页
        1.2.1 系统框架第17-18页
        1.2.2 发展现状第18-19页
    1.3 国内外研究现状第19-23页
        1.3.1 车道线检测研究现状第20-21页
        1.3.2 车道线跟踪研究现状第21-23页
        1.3.3 车道偏离预警研究现状第23页
    1.4 研究意义和研究内容第23-25页
        1.4.1 研究意义第23-24页
        1.4.2 研究内容第24-25页
第二章 结构化道路图像预处理第25-39页
    2.1 图像灰度化第25-28页
        2.1.1 图像灰度化算法第25-27页
        2.1.2 彩色通道与加权均值结合算法第27-28页
    2.2 灰度图去噪第28-29页
    2.3 图像增强第29-33页
        2.3.1 光照强度分类第30-31页
        2.3.2 不同光照条件下图像增强第31-33页
    2.4 图像二值化第33-35页
        2.4.1 局部自适应阈值二值化第33页
        2.4.2 基于OTSU的二值化第33-35页
    2.5 检测区域确定第35-38页
        2.5.1 图像上下界确定第35-36页
        2.5.2 连通域标记第36-37页
        2.5.3 感兴趣区域动态划分第37-38页
    2.6 本章小结第38-39页
第三章 车道线检测算法研究第39-62页
    3.1 改进Hough车道线检测算法第39-47页
        3.1.1 形态学滤波第39-42页
        3.1.2 车道线边缘检测第42-44页
        3.1.3 Hough直线变换原理第44-46页
        3.1.4 基于车道线特征的直线筛选第46-47页
    3.2 基于动态划分检测区域的车道线检测算法第47-56页
        3.2.1 动态区域划分及宽度阈值确定第47-48页
        3.2.2 多阈值车道线边缘点提取第48-51页
        3.2.3 车道线边缘点拟合算法优化第51-56页
    3.3 算法试验验证与性能分析第56-61页
        3.3.1 算法试验平台第56-57页
        3.3.2 多环境试验验证第57-59页
        3.3.3 算法性能分析第59-61页
    3.4 本章小结第61-62页
第四章 车道线跟踪算法研究第62-73页
    4.1 基于滤波的车道线跟踪算法简介第62-65页
        4.1.1 滤波跟踪原理第62-63页
        4.1.2 常用滤波跟踪算法第63-65页
    4.2 基于条件密度传播粒子滤波的车道线跟踪算法第65-67页
    4.3 算法试验验证与性能分析第67-72页
        4.3.1 算法试验验证第67-69页
        4.3.2 算法性能分析第69-72页
    4.4 本章小结第72-73页
第五章 车道偏离预警算法研究第73-90页
    5.1 车载摄相机标定第73-80页
        5.1.1 相机成像模型第73-74页
        5.1.2 坐标系转换第74-76页
        5.1.3 相机标定实验第76-80页
    5.2 基于跨越车道线时间的车道偏离预警算法第80-84页
        5.2.1 车道偏离预警模型选择第80-82页
        5.2.2 车道偏离预警模型参数提取第82-84页
    5.3 算法试验验证与性能分析第84-89页
        5.3.1 试验验证与参数分析第85-88页
        5.3.2 算法性能分析第88-89页
    5.4 本章小结第89-90页
第六章 总结与展望第90-92页
    6.1 总结第90-91页
    6.2 展望第91-92页
参考文献第92-98页
致谢第98-99页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第99页

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