声明
摘要
1.1引言
1.2国内外车辆检测与主动控制发展现状介绍
1.2.1国内外车辆检测识别技术发展现状介绍
1.2.2国内外智能车辆发展现状介绍
1.3车辆检测与纵向运动控制
1.3.1车辆检测的关键技术
1.3.2车辆纵向运动控制
1.4本文主要工作与创新之处
1.5文章的组织结构
第2章视觉采集图像预处理
2.1模糊逻辑与数据挖掘理论
2.1.1模糊理论基础
2.1.2数据挖掘理论基础
2.2 CCD图像滤波处理
2.2.1 CCD图像传感器的噪声分析与建模
2.2.2传统滤波方法
2.2.3基于小波的阈值滤波方法
2.2.4基于模糊理论的滤波方法
2.2.5基于数据挖掘的噪声识别滤波方法
2.3 CCD图像增强处理
2.3.1直方图均衡化处理
2.3.2基于模糊理论的图像灰度变换
2.4本章小结
第3章前方车辆特征提取与识别研究
3.1 CCD图像分割方法
3.1.1图像分割的阈值选择方法
3.1.2基于路面灰度信息的阈值分割方法
3.1.3基于模糊聚类的图像分割方法
3.1.4基于数据挖掘的图像分割方法
3.2前方车辆感兴趣区域的提取与标记
3.2.1 CCD图像的数学形态学处理与空穴填充
3.2.2区域的标记与感兴趣区域判断
3.3车辆特征参数的选择
3.3.1不变矩、轮廓矩以及矩形度的计算
3.3.2几个车辆特征参数的选择
3.4基于学习的车辆检测技术
3.4.1 BP神经网络学习方法
3.4.2基于数据挖掘技术的学习方法
3.4.3两种学习方法的对比
3.5车辆底部阴影干扰的判断与消除
3.5.1车辆底部阴影干扰的判断
3.5.2车辆底部阴影干扰的消除
3.6对疑似车辆目标进行判断确认
3.6.1前方车辆验证参数选择
3.6.2基于BP神经网络的前方车辆验证
3.7本章小结
第4章前方参数估计以及车辆跟踪研究
4.1基于单目视觉的前方车辆测距
4.1.1测距模型的建立
4.1.2 CCD图像传感器内部参数标定
4.2前方车辆跟踪
4.2.1目标跟踪算法研究现状
4.2.2基于前方车辆边缘信息的车辆定位
4.2.3车辆跟踪算法以及边缘更新
4.3基于序列图像的前方车辆速度估计
4.4本章小结
第5章基于图像的车辆纵向运动控制研究
5.1安全距离模型的建立与分析
5.1.1安全距离模型理论基础
5.1.2安全距离模型计算与分析
5.2车辆ABS防抱死制动控制
5.2.1单轮车辆模型建立
5.2.2基于专家PID的制动控制
5.2.3基于模糊PID的制动控制
5.3基于安全车距的制动控制系统
5.3.1系统设计
5.3.2基于Matlab/Simulink的车辆制动控制仿真实验
5.4本章小结
第6章总结与展望
6.1论文工作总结
6.2本文的不足之处与未来工作展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间的科研成果及获奖情况