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基于单目视觉的障碍物检测研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-4页 | | ABSTRACT | 第4-5页 | | 符号清单 | 第5-9页 | | 第一章 绪论 | 第9-13页 | | ·研究背景 | 第9-10页 | | ·研究目的 | 第10页 | | ·研究现状 | 第10-11页 | | ·检测方法概要 | 第11-12页 | | ·论文内容安排 | 第12-13页 | | 第二章 混合高斯模型 | 第13-18页 | | ·引言 | 第13-14页 | | ·虚拟场景的构造 | 第14页 | | ·混合高斯模型原理 | 第14-15页 | | ·模型参数的更新 | 第15-16页 | | ·背景模型的估计 | 第16-17页 | | ·前景分割 | 第17-18页 | | 第三章 自车运动参数估计 | 第18-31页 | | ·特征点的检测 | 第18-21页 | | ·特征点的跟踪 | 第21-25页 | | ·经典Lucas-Kanade算法 | 第22-24页 | | ·金字塔应用 | 第24-25页 | | ·RANSAC | 第25-27页 | | ·基础矩阵 | 第27-29页 | | ·相机运动参数 | 第29-30页 | | ·本章小结 | 第30-31页 | | 第四章 道路区域的检测 | 第31-45页 | | ·引言 | 第31页 | | ·基于图像边缘的道路区域检测 | 第31-36页 | | ·Canny边缘检测 | 第32-33页 | | ·Hough变换 | 第33-35页 | | ·消失点的检测 | 第35页 | | ·道路区域的形成 | 第35-36页 | | ·基于运动补偿的道路区域检测 | 第36-43页 | | ·世界坐标系与相机坐标系 | 第37页 | | ·相机模型 | 第37-39页 | | ·运动补偿图像 | 第39-42页 | | ·归一化互相关函数 | 第42-43页 | | ·方法比较与本章小结 | 第43-45页 | | 第五章 障碍物抽取 | 第45-50页 | | ·问题描述 | 第45页 | | ·区域分类 | 第45-46页 | | ·后处理 | 第46-49页 | | ·本章小结 | 第49-50页 | | 第六章 实验 | 第50-61页 | | ·实验设置 | 第50页 | | ·实验方法与结果 | 第50-61页 | | ·背景建模 | 第50-54页 | | ·道路区域检测 | 第54页 | | ·障碍物抽取 | 第54页 | | ·对比实验 | 第54-61页 | | 第七章 结论与讨论 | 第61-65页 | | ·实验结果评价 | 第61-62页 | | ·实验结果讨论 | 第62-64页 | | ·实验结论 | 第64页 | | ·研究工作展望 | 第64-65页 | | 参考文献 | 第65-68页 | | 致谢 | 第68-69页 | | 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69-70页 |
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论文编号BS1855442，这篇论文共70页
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