基于单目视觉的机动车道路检测和跟踪研究

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基于单目视觉的机动车道路检测和跟踪研究

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基于单目视觉的机动车道路检测和跟踪研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
专业词汇表	第10-12页
第一章绪论	第12-24页
1.1 选题的背景和意义	第12-16页
1.2 基于视觉的道路检测技术	第16-18页
1.3 基于视觉的道路跟踪技术	第18-19页
1.4 本文的内容安排及主要创新点	第19-24页
第二章道路结构信息的恢复	第24-36页
2.1 道路边界的描述	第25-26页
2.2 摄像机投影模型	第26-27页
2.3 逆透视映射用于道路结构信息恢复	第27-31页
2.3.1 单应性变换模型	第28-29页
2.3.2 单应性矩阵的估计	第29-31页
2.4 灭点检测算法	第31-35页
2.4.1 基于LSD的直线段检测算法	第32-34页
2.4.2 基于EM的灭点检测算法	第34-35页
2.5 本章小结	第35-36页
第三章基于区域分割的道路检测	第36-53页
3.1 使用图切割进行图像分割	第37-41页
3.1.1 图像分割的图切割表示	第37-39页
3.1.2 能量函数最小化分割算法	第39-41页
3.2 GrabCut算法	第41-44页
3.2.1 高斯混合模型	第42页
3.2.2 GrabCut算法的初始化	第42-44页
3.3 道路区域形状约束	第44-50页
3.3.1 自适应均值漂移算法	第46-48页
3.3.2 基于GrabCut的道路区域分割	第48-50页
3.4 实验结果	第50-51页
3.5 本章小结	第51-53页
第四章基于TLD框架的结构化道路检测和跟踪	第53-80页
4.1 基于机器学习的道路标志线检测	第55-66页
4.1.1 道路标志线的特征选取	第56-61页
4.1.2 分类器的选择以及参数的选取	第61-66页
4.2 基于TLD框架的道路检测和跟踪	第66-76页
4.2.1 TLD检测和跟踪框架	第67-68页
4.2.2 道路标志线的对称性约束	第68-69页
4.2.3 道路标志线的宽度约束	第69-72页
4.2.4 道路标志线的颜色建模	第72-74页
4.2.5 道路的检测和跟踪	第74-76页
4.3 实验结果	第76-78页
4.4 本章小结	第78-80页
第五章基于平行主动轮廓模型的道路检测和跟踪	第80-119页
5.1 基于平行开环主动轮廓模型的道路检测	第82-98页
5.1.1 经典主动轮廓模型	第82-84页
5.1.2 能量函数的最小解	第84-90页
5.1.3 平行抛物线道路模型	第90-92页
5.1.4 开环主动轮廓模型的首尾约束	第92-94页
5.1.5 平行主动轮廓模型和扩张力	第94-98页
5.2 基于卡尔曼滤波器的道路跟踪算法	第98-110页
5.2.1 道路跟踪模型	第98-99页
5.2.2 最佳线性无偏估计	第99-100页
5.2.3 卡尔曼滤波器原理	第100-103页
5.2.4 道路参数预测	第103-110页
5.3 实验结果	第110-115页
5.4 本章小结	第115-119页
第六章总结和展望	第119-123页
6.1 本文主要工作及创新点	第119-121页
6.2 未来工作展望	第121-123页
参考文献	第123-138页
致谢	第138-139页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第139-142页

本篇论文共142页，点击这进入下载页面。

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