基于机器视觉的铁路信号灯检测与识别技术的研究

目录

声明

第1章 绪 论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外发展研究现状

1.2.2 国内发展研究现状

1.3 本论文的研究内容和结构安排

第2章 颜色空间模型

2.1 常见颜色空间模型

2.1.1 RGB颜色空间模型

2.1.2 Lab颜色空间模型

2.1.3 HSI颜色空间模型

2.1.4 HSV颜色空间模型

2.2 RGB和HSV颜色空间模型之间的转换

2.3 本章小结

第3章 图像分割和图像掩膜方法

3.1 基于阈值的分割

3.2 基于区域的分割

3.3 基于边缘检测的分割

3.3.1 Roberts算子

3.3.2 Prewitt算子

3.3.3 Sobel算子

3.3.4 LoG算子

3.3.5 Canny算子

3.4 图像掩膜方法

3.5 本章小结

第4章 铁路信号灯几何形状识别

4.1 圆形度

4.2 Hough变换

4.2.1 Hough变换检测直线

4.2.2 Hough变换检测椭圆

4.2.3 Hough变换检测圆

4.2.4 Hough变换检测任意形状

4.3 本章小结

第5章 识别系统的实现及结果分析

5.1 开发语言及工具介绍

5.1.1 python开发语言

5.1.2 OpenCV计算机视觉库

5.2 实验数据

5.2.1 仿真图片

5.2.2 真实列车行驶视频

5.2.3 特殊天气下的图片

5.3 识别模型的实验结果及分析

5.3.1 识别模型的实验结果

5.3.2 基于CNN的图像识别的实验

5.4 系统的功能模块

5.4.1 图片识别模块

5.4.2 视频识别模块

5.4.3 线路模拟模块

5.5 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间所发表的论文

致谢