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基于视觉传感器的前方车辆跟踪定位方法研究

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基于视觉传感器的前方车辆跟踪定位方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-20页
  · 汽车安全概述第10-12页
  · 汽车主动安全概述及车辆跟踪定位意义第12-15页
  · 基于照相机传感器的车辆跟踪定位研究现状第15-17页
  · 本文主要研究内容第17-20页
第二章 基于 Adaboost 分类器的目标差异筛选车辆识别方法研究第20-32页
  · Boosting 算法基本原理及目标检测过程第20-22页
    · boosting 分类器算法第20-21页
    · Haar 级联及目标检测过程第21-22页
  · 车辆检测 Adaboost 分类器训练第22-26页
    · 实际道路交通视频采集第22-23页
    · 车辆检测分类器正样本库制作第23-24页
    · 车辆检测分类器负样本库制作第24-25页
    · 车辆检测分类器训练第25-26页
  · 基于目标差异筛选车辆检测方法研究第26-30页
    · 目标误检原因分析第26-27页
    · 目标差异筛选方法车辆检测第27-30页
  · 本章小结第30-32页
第三章 基于坐标映射的车辆跟踪测距方法研究第32-50页
  · 基于计算机视觉的车辆跟踪测距概述第32-33页
  · 基于坐标映射测距方法研究第33-37页
    · 成像系统几何特性分析第33-34页
    · 坐标映射测距方法研究第34-36页
    · 坐标映射测距方法验证第36-37页
  · 基于定比分线的抵抗俯仰角变化对测距影响方法研究第37-40页
    · 俯仰角对测距影响分析第37页
    · 定比分线特性分析第37-38页
    · 基于定比分线抵抗俯仰角对测距影响方法研究第38-40页
  · Kalman 滤波基本原理第40-44页
    · Kalman 滤波器数学模型第41-43页
    · Kalman 滤波器应用第43-44页
  · 基于 Kalman 滤波跟踪测距方法研究第44-48页
    · 车辆跟踪 Kalman 滤波器构造第45页
    · Kalman 滤波跟踪测距第45-48页
  · 相对速度计算第48-49页
  · 本章小结第49-50页
第四章 基于 Hough 变换与置信度判断的车道线跟踪检测方法研究第50-64页
  · 车道线检测方法概述第50-52页
  · Hough 变换基本原理第52-54页
  · 图像预处理与车道线检测第54-58页
    · 图像预处理过程第54-57页
    · Hough 变换提取车道线第57-58页
  · 基于置信度判断与 Kalman 滤波的车道线跟踪方法研究第58-61页
    · 置信度判断参数选取与置信度判断第58-60页
    · Kalman 滤波车道线跟踪方法研究第60-61页
  · 车道线跟踪实验第61页
  · 本章小结第61-64页
第五章 车辆跟踪定位应用实例第64-72页
  · PreScan 简介第64-66页
  · 最关键目标车判断方法研究第66-69页
    · 最关键目标判断原则第66-67页
    · 最关键目标判断实例第67-69页
  · 车辆行驶安全性判断示例第69-70页
    · 车辆行驶安全性判断算法第69页
    · 车辆行驶安全性判断实例第69-70页
  · 本章小结第70-72页
第六章 总结与展望第72-76页
  · 总结第72-73页
  · 展望第73-76页
参考文献第76-81页
作者简介第81-82页
致谢第82页

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