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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于机器视觉的无人车道路识别
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基于机器视觉的无人车道路识别
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-16页
   ·课题研究背景及意义第9-10页
     ·课题研究背景第9页
     ·课题研究意义第9-10页
   ·基于机器视觉的无人车道路识别技术的研究现状第10-14页
     ·国外道路识别技术的研究现状第10-11页
     ·国内道路识别技术的研究现状第11-12页
     ·无人车定位技术的研究现状第12页
     ·识别算法性能评价体系第12-14页
   ·本文研究内容第14-15页
   ·本文章节结构第15-16页
2 基于模糊理论的分水岭图像分割算法第16-36页
   ·实时图像预处理第16-26页
     ·图像预处理流程第16页
     ·图像灰度化第16-17页
     ·图像分块第17-18页
     ·图像增强第18-23页
     ·常见图像分割算法第23-26页
   ·图像的模糊性特点第26-27页
   ·模糊理论在图像处理中的应用第27-30页
     ·模糊理论第27页
     ·模糊推理技术第27-28页
     ·模糊推理理论在图像处理中的应用第28-30页
   ·基于模糊理论的分水岭分割算法第30-35页
     ·传统分水岭算法概述第30-32页
     ·道路图像模糊化第32-34页
     ·图像混合分割算法流程第34-35页
   ·本章小结第35-36页
3 结构化道路识别算法研究第36-46页
   ·传统Hough变换第36-38页
   ·基于Hough变换的道路识别改进算法第38-41页
     ·感兴趣附近区域的划定第38-39页
     ·感兴趣附近区域H与车道标线(或车道边界)的关系第39-41页
   ·最小二乘折线拟合法第41-45页
   ·本章小结第45-46页
4 无人车自身位姿定位算法第46-60页
   ·无人车位姿定位原理概述第46-49页
     ·坐标系的建立第46-47页
     ·无人车位姿参数确定原理第47-49页
   ·摄像机标定技术第49-58页
     ·常见摄像机标定技术第50-57页
     ·本文的摄像机标定方法第57-58页
   ·本章小结第58-60页
5 无人车结构化道路识别实验第60-70页
   ·引言第60-61页
   ·摄像机参数标定验证实验第61-63页
   ·无人车结构化道路识别实验第63-69页
     ·图像预处理实验第63-65页
     ·图像混合分割算法实验第65-66页
     ·结构化道路车道标线(或车道边界)识别算法实验第66-68页
     ·车体位姿参数确定实验第68页
     ·实验数据分析第68-69页
   ·本章小结第69-70页
6 结论第70-72页
参考文献第72-77页
攻读硕士学位期间发表的论文第77-78页
致谢第78-80页

 
 
论文编号BS1925238,这篇论文共80
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