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采用DSP的智能车辆视觉系统的研究 |
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论文目录 |
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中文摘要 | 第1-6页 | 英文摘要 | 第6-7页 | 第一章 引 言 | 第7-12页 | 1.1 智能运输系统(INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEM,ITS)[1] | 第7-8页 | 1.2 我国ITS研究 | 第8-10页 | 1.3 智能车辆[29] | 第10-12页 | 第二章 基于DSP的智能车辆视觉系统 | 第12-15页 | 2.1 系统结构[26] | 第12-14页 | 2.2 功能划分 | 第14-15页 | 第三章 图像采集 | 第15-18页 | 3.1 可见光成像 | 第15页 | 3.2 非可见光成像 | 第15页 | 3.3 多传感器数据融合[3] | 第15-16页 | 3.4 路况分析 | 第16-18页 | 第四章 运动状态估计 | 第18-28页 | 4.1 KALMAN滤波理论[25] | 第18-19页 | 4.2 离散模型卡尔曼滤波基本方程[25] | 第19-20页 | 4.3 KALMAN滤波在智能车辆系统中的应用 | 第20-21页 | 4.4 KALMAN滤波发散的原因和抑制[25] | 第21-28页 | 第五章 车道线检测与跟踪 | 第28-39页 | 5.1 车道线检测与跟踪的相关研究 | 第28-29页 | 5.2 高速公路车道线检测与跟踪 | 第29-39页 | 5.2.1 车道线几何模型分析 | 第29-34页 | 5.2.2 高速公路车道线检测与跟踪的算法设计 | 第34-36页 | 5.2.3 高速公路车道线检测与跟踪的算法流程图 | 第36-37页 | 5.2.4 实验结果和对比研究 | 第37-39页 | 第六章 运动目标检测与跟踪 | 第39-45页 | 6.1 运动目标检测与跟踪的相关研究 | 第39页 | 6.2 运动目标检测与跟踪算法设计 | 第39-44页 | 6.3 运动目标检测与跟踪算法流程图 | 第44-45页 | 第七章 智能车辆视觉系统在DSP上的实现 | 第45-55页 | 7.1 数字信号处理器简介[28] | 第45-48页 | 7.2 各公司DSP芯片简介 | 第48-50页 | 7.3 TMS320C6201芯片在智能车辆视觉图像处理中的应用 | 第50-55页 | 第八章 总 结 | 第55-56页 | 参考文献 | 第56-58页 | 致 谢 | 第58页 |
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