基于级联单目视觉感知技术的客运车辆危险行驶状态辨识研究

级联单目视觉论文 全覆盖式级联单目视觉技术论文 纵向分级预警论文 模块单向导入链接论文
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摘要第4-6页
abstract第6-8页
第一章 绪论第11-24页
    1.1 课题的提出及研究意义第11-13页
        1.1.1 研究背景和选题依据第11-12页
        1.1.2 研究目的和研究意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状及评述第13-20页
        1.2.1 国外研究现状第13-16页
        1.2.2 国内研究现状第16-19页
        1.2.3 研究现状评述第19-20页
    1.3 研究目标、内容、技术路线与创新点第20-23页
        1.3.1 研究目标第20页
        1.3.2 研究内容第20-21页
        1.3.3 技术路线第21-22页
        1.3.4 研究创新点第22-23页
    1.4 本章小结第23-24页
第二章 基于全覆盖式级联单目视觉的纵向分级预警技术研究第24-49页
    2.1 基于兴趣区域选定系统的HAAR-LIKE和ADABOOST车辆识别第24-30页
        2.1.1 样本选取及Haar-like矩形特征提取第24-26页
        2.1.2 Adaboost分类器训练及车辆识别第26-29页
        2.1.3 基于兴趣区域选定系统的车辆识别第29-30页
    2.2 基于双级级联单目视觉的车辆纵向分级测距第30-38页
        2.2.1 基于车道平面约束的纵向车距测量模型第30-32页
        2.2.2 基于特征点透视投影误差修复的纵向距离测算第32-33页
        2.2.3 实车纵向测距模拟实验第33-34页
        2.2.4 基于双级级联单目视觉的全覆盖式级联单目视觉模型建立第34-38页
    2.3 基于全覆盖式级联单目视觉的纵向预警模型研究第38-48页
        2.3.1 基于车辆安全空间模型的预警车距计算第38-44页
        2.3.2 基于全覆盖式级联单目视觉的纵向分级预警第44-46页
        2.3.3 全覆盖式级联单目视觉系统搭建及数据分析第46-48页
    2.4 本章小结第48-49页
第三章 基于模块单向导入链接算法的雾天车辆横向偏航预警技术研究第49-79页
    3.1 基于单级级联单目视觉的降质图像恢复第49-64页
        3.1.1 基于大气散射模型的雾天行车模型建立第49-52页
        3.1.2 基于模块单向导入链接算法的降质图像恢复第52-57页
        3.1.3 基于单级级联单目视觉的车道线兴趣区域方程计算第57-64页
    3.2 基于车辆横向可行安全域车道线边缘信息挖掘第64-68页
        3.2.1 基于高梯度区非局部均值滤波的道路图像去噪第64-66页
        3.2.2 非兴趣区域归零化的图像最优阈值分割第66-68页
    3.3 图像坐标系约束下车道线方程求解第68-74页
        3.3.1 基于车道几何特征的车道标识线筛选第68-70页
        3.3.2 基于线性回归的车道线方程求解第70-73页
        3.3.3 车道标识线检测离线实验验证第73-74页
    3.4 基于时空域双审核的车辆横向偏航辨识模型第74-78页
        3.4.1 世界坐标系下车辆运行姿态感知第74-77页
        3.4.2 车辆横向偏航辨识模型的建立第77-78页
    3.5 本章小结第78-79页
第四章 基于族群滤波算法的车辆动态纵向预警技术研究第79-112页
    4.1 基于CCD路面激励输入响应仿真的检测设备选择第79-92页
        4.1.1 基于滤波白噪声法的路面模型建立第80-85页
        4.1.2 基于客车动力学模型的CCD振动响应分析第85-92页
    4.2 基于客车行驶状态关键信息检测系统的CCD视点响应信息采集第92-95页
        4.2.1 客车车载视觉设备路面输入响应信息检测系统搭建第92-94页
        4.2.2 客车车载视觉设备路面输入响应信息采集与分析第94-95页
    4.3 基于族群滤波法和双级级联单目视觉系统的纵向测距算法第95-110页
        4.3.1 基于映射畸变分析的振动输入族群化处理第95-98页
        4.3.2 基于族群滤波法的近景纵向测距规则化安全修正第98-108页
        4.3.3 基于双级级联单目视觉系统的全覆盖纵向测距第108-110页
    4.4 本章小结第110-112页
第五章 高鲁棒性客运车辆危险行驶状态辨识系统开发及数据验证第112-120页
    5.1 高鲁棒性客运车辆危险行驶状态辨识系统第112-116页
        5.1.1 系统设计第112-113页
        5.1.2 系统实现第113-116页
    5.2 大客车前方行车环境实车试验数据验证第116-119页
        5.2.1 验证目的第116页
        5.2.2 实验工况信息第116-117页
        5.2.3 实验结果验证第117-119页
    5.3 本章小结第119-120页
总结与展望第120-122页
参考文献第122-130页
攻读博士学位期间取得的科研成果第130-131页
致谢第131页
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