基于透视形变减弱变换的高效路面标志识别技术研究

透视形变论文 交通标志的检测与识别论文 逆透视变换论文 交通标志的检测和识别论文
论文详情
中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第9-17页
    1.1 课题背景及研究意义第9-10页
    1.2 研究现状及难点问题第10-15页
        1.2.1 国内外研究现状第10-14页
        1.2.2 研究的难点问题第14-15页
    1.3 本文的主要工作及内容安排第15-17页
2 相机成像模型第17-26页
    2.1 引言第17页
    2.2 道路图像采集第17-18页
    2.3 相机成像模型第18-22页
    2.4 基于简化相机模型的逆透视变化第22-26页
3 道路图像透视形变的减弱变换第26-49页
    3.1 引言第26页
    3.2 道路图像预处理第26-34页
        3.2.1 感兴趣区域的选取第26-27页
        3.2.2 图像的灰度化第27-30页
        3.2.3 图像平滑处理第30-34页
    3.3 相机平移距离的计算第34-40页
        3.3.1 车道线检测算法研究现状第36-38页
        3.3.2 车道宽度的计算第38-39页
        3.3.3 当前车道左右两边的车道数计算第39-40页
    3.4 相机在其余车道上图像的重构第40-42页
    3.5 每条车道上检测范围的确定第42-43页
    3.6 路面交通标志的识别第43-48页
        3.6.1 基于稀疏表达的分类算法第43-44页
        3.6.2 实验结果分析第44-48页
    3.7 本章小结第48-49页
4 基于扩充样本深度学习的路面标志检测第49-63页
    4.1 引言第49-50页
    4.2 基于深度学习的目标检测第50-53页
    4.3 图像数据库的扩充第53-56页
        4.3.1 相机位于左右两边的图像重构第54-55页
        4.3.2 相机位于前方的图像重构第55页
        4.3.3 重构图上交通标志的标注第55-56页
    4.4 实验结果及分析第56-62页
    4.5 本章小结第62-63页
5 总结与展望第63-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-70页
附录第70页
    A.作者在攻读学位期间发表的论文目录第70页
    B.作者在攻读学位期间参与的科研项目第70页
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