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摘要
插图索引
附表索引
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 先进驾驶辅助系统国内外研究进展和应用现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 机器视觉车辆检测技术
1.3.1 基于外观的车辆检测方法
1.3.2 基于运动的车辆检测方法
1.3.3 车辆跟踪检测方法
1.4 主要研究内容和组织结构
1.4.1 研究的主要内容
1.4.2 组织结构安排
第2章 日间道路前方车辆检测方法研究
2.1 图像预处理
2.1.1 灰度线性变换
2.1.2 灰度幂次变换
2.1.3 直方图均衡化
2.2 产生车辆假设区域
2.2.1 HVAM车辆阴影检测
2.2.2 多尺度扫描线对称区域检测
2.2.3 变步长滑窗法
2.2.4 产生车辆假设试验对比
2.3 车辆假设区域验证
2.3.1 传统HOG特征
2.3.2 级联自适应提升学习分类器
2.3.3 基于改进HOG特征车辆假设区域验证
2.4 日间车辆检测结果分析
2.5 本章小结
第3章 夜间道路前方车辆检测研究
3.1 夜间车辆检测方法概述
3.2 夜间车辆尾灯提取
3.2.1 RGB颜色空间
3.2.2 Lab颜色空间
3.2.3 HSV颜色空间
3.3 车辆尾灯筛选关联
3.4 本章小结
第4章 车辆跟踪检测方法研究
4.1 卡尔曼滤波原理
4.2 基于在线学习和卡尔曼滤波的车辆跟踪
4.2.1 卡尔曼滤波车辆跟踪模型
4.2.2 在线学习车辆状态观测
4.2.3 基于航迹推算的多车辆目标跟踪实现
4.3 跟踪结果分析
4.4 本章小结
第5章 前车运动参数提取及行为分析
5.1 前方车距测量
5.2 主车车速和主车与前车相对速度提取
5.3 前车运动轨迹获取
5.4 道路场景映射
5.5 本章小结
结论与展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的论文