道路检测论文大纲格式模板 道路检测论文提纲怎样写有关写作资料

目录

1. 五、基于机器视觉的道路检测算法论文提纲
2. 四、基于视觉的道路检测技术研究论文提纲范文
3. 三、智能车辆视觉辅助导航中的道路检测技术研究论文提纲格式范文模板
4. 二、复杂环境的道路检测技术研究论文提纲范文
5. 一、智能车辆视觉导航中道路检测算法的研究论文提纲范文

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五、基于机器视觉的道路检测算法论文提纲

摘要

Abstract

第1章 绪论

1-1 研究意义

1-2 智能驾驶的历史与发展现状

1-3 道路检测的内容及研究现状

1-3-1 道路检测的内容及影响因素

1-3-2 道路检测算法

1-4 数据库介绍

1-5 论文组织

第2章 道路方向检测

2-1 地平线检测算法及对比

2-1-1 基于相机模型的地平线估计

2-1-2 单视图中的深度信息与 gist 特征

2-1-3 基于 gist 特征的地平线检测

2-2 基于最大期望（EM）的消失点检测算法

2-2-1 纹理方向估计

2-2-2 基于梯度下降的消失点估计

2-2-3 基于 EM 算法的消失点估计

2-3 本章小结

第3章 基于超像素的道路分割算法

3-1 道路特征提取

3-1-1 位置和形状

3-1-2 颜色特征

3-1-3 纹理特征

3-1-4 道路几何特征

3-1-5 双目视觉下的特征

3-2 道路区域的提取与分类

3-2-1 超像素提取

3-2-2 道路区域分类

3-2-3 回归型 Adaboost decision tree 分类器

3-3 道路分割实验

3-4 本章小结

第4章 基于视频的行进道路信息跟踪与融合

4-1 基于 UKF 的运动估计

4-2 两摄像机间的图像约束

4-3 基于视频图像的道路特征融合

4-3-1 地平线估计

4-3-2 消失点估计

4-3-3 道路区域估计

4-4 道路信息融合实验

4-4-1 地平线估计实验

4-4-2 消失点估计

4-4-3 道路区域估计

4-5 本章小结

第5章 车载数据釆集系统

5-1 车载传感器

5-2 采集系统设计

5-2-1 系统结构

5-2-2 软件框架

5-3 数据采集与实验

5-3-1 采集延迟测试实验

5-3-2 系统延迟测试试验

5-3-3 摄像机标定

5-4 本章总结

第6章 总结与展望

6-1 全文总结

6-2 未来展望

参考文献

四、基于视觉的道路检测技术研究论文提纲范文

摘要

Abstract

第一章 绪论

1-1 研究意义

1-2 国内外研究现状

1-2-1 国外研究现状

1-2-2 国内研究现状

1-3 本文的主要研究内容

1-4 本文章节安排

第二章 颜色空间的选择及感兴趣区域的建立

2-1 道路图像颜色空间的选择

2-1-1 RGB图像

2-1-2 HSI图像

2-2 道路图像感兴趣区域的建立

2-3 道路图像的阴影处理

2-3-1 阴影的类型

2-3-2 阴影的特点

2-3-3 阴影的检测

2-3-4 阴影的去除

2-4 本章小结

第三章 光照无关图原理及获取

3-1 光照无关图原理

3-1-1 彩*像形成原理

3-1-2 像素颜色恒常性

3-2 摄像机标定

3-3 本章小结

第四章 基于直方图的道路分类器

4-1 图像分割方法简介

4-2 区域增长方法

4-2-1 区域增长方法简介

4-2-2 区域增长方法实现

4-3 基于直方图的道路分类器

4-3-1 直方图简介

4-3-2 道路分类器实现

4-4 本章小结

第五章 车道检测的算法设计及实验分析

5-1 实验平台

5-2 算法设计

5-3 实验数据

5-4 道路检测算法实验

5-4-1 摄像机标定

5-4-2 道路检测

5-5 本章小结

第六章 总结与展望

6-1 总结

6-2 展望

参考文献

致谢

附件

三、智能车辆视觉辅助导航中的道路检测技术研究论文提纲格式范文模板

第一章 绪论

1-1 课题研究背景及意义

1-1-1 课题研究背景

1-1-2 课题研究意义

1-2 视觉导航系统及道路检测技术研究现状

1-2-1 视觉导航概述

1-2-2 国外研究现状

1-2-3 国内研究状况

1-2-4 发展趋势及难点

1-3 论文主要内容

第二章 基于道路模糊分类的道路检测方法分析

2-1 智能车辆单目视觉导航系统及道路模型假设

2-1-1 单目视觉导航系统

2-1-2 单目视觉导航系统成像几何模型

2-1-3 道路形状假设

2-2 视觉导航道路检测常用方法分析

2-2-1 常用方法的原理及特点分析

2-2-2 车辆视觉导航道路检测技术的关键问题分析

2-3 基于道路场景模糊分类的道路检测方法

2-3-1 道路场景变化的原因及影响

2-3-2 本文方法的基本思想

2-3-3 道路场景的模糊分类

2-3-4 实现过程及关键问题

2-4 三种道路场景优化算法结构设计

2-4-1 算法设计分析

2-4-2 三种边缘提取算法的原理和特点

2-4-3 道路搜索方法

2-4-4 算法与道路场景的匹配与算法切换

2-5 评估条件设计

2-6 本章小结

第三章 基于可重构计算技术的道路检测方法实现

3-1 可重构计算技术

3-1-1 可重构计算技术概念分类

3-1-2 可重构计算技术的产生背景

3-1-3 可重构技术的发展趋势

3-1-4 可重构计算技术的研究和应用领域

3-1-5 目前存在的问题

3-1-6 课题中采用的相关技术

3-2 课题采用的硬件平台

3-2-1 硬件平台结构图

3-2-2 平台各部分功能

3-2-3 硬件开发语言及环境

3-3 算法硬件结构设计及软件平台开发

3-3-1 基于Handel-C 语言的算法结构FPGA 编程实现

3-3-2 基于VC++环境的上层控制模块设计

3-4 本章小结

第四章 实验结果分析

4-1 系统结构及流程

4-1-1 系统结构

4-1-2 系统流程

4-2 实验结果分析

4-2-1 用于对比的单一自适应算法分析

4-2-2 第一种道路场景下的车道检测情况及对比

4-2-3 第二种道路场景下的车道检测情况及对比

4-2-4 第三种道路场景下的车道检测情况及对比

4-2-5 实验结果统计和分析

4-3 本章小结

第五章 总结与展望

5-1 主要研究成果

5-1-1 主要的研究工作和创新点

5-1-2 与上一届研究工作的对比

5-2 存在的问题与建议

参考文献

致 谢

在学期间的研究成果及发表的学术论文

二、复杂环境的道路检测技术研究论文提纲范文

摘要

Abstract

目录

图表目录

1 绪论

1-1 概述

1-2 道路检测技术研究现状

1-2-1 结构化道路检测技术研究现状

1-2-2 非结构化道路检测技术研究现状

1-3 本课题的研究意义

1-4 本文的主要创新工作

1-5 本文的主要内容

2 彩色道路图像分割算法研究

2-1 概述

2-2 道路模糊分类

2-3 图像预处理

2-3-1 颜色空间

2-3-2 常用图像滤波与增强算法

2-3-3 本文采用的图像预处理技术

2-4 彩色道路图像边缘检测算法研究

2-4-1 基于灰度算子扩展的彩色道路图像边缘检测算法

2-4-2 基于色差的彩色道路图像边缘检测算法

2-4-3 基于柔性形态学彩色道路图像边缘检测算法

2-5 彩色道路图像区域分割算法研究

2-5-1 自适应阈值彩色道路图像分割算法

2-5-2 区域生长算法

2-6 本章小结

3 基于模型的道路检测算法研究

3-1 概述

3-2 基于模型的道路检测算法

3-3 一种改进的基于模型的道路检测算法

3-3-1 算法基本思想

3-3-2 道路模型

3-3-3 基于HSI颜色空间的区域增长

3-3-4 初始道路分割

3-3-5 基于kalman滤波器与HSI空间区域增长的道路分割

3-3-6 复杂环境考虑

3-3-7 算法流程图

3-4 实验结果及分析

3-4-1 乡村公路检测实验

3-4-2 乡村泥土路检测实验

3-4-3 乡村砂石路检测实验

3-4-4 弯道道路检测实验

3-4-5 几种复杂环境下的道路检测实验

3-5 本章小结

4 基于特征的道路检测算法研究

4-1 概述

4-2 基于特征的道路检测算法

4-3 一种基于道路区域和边缘特征融合的道路检测算法

4-3-1 算法基本思想

4-3-2 基于色度最大类间方差的自适应阈值分割算法

4-3-3 基于均等方向sobel算子的最优阈值边缘检测算法

4-3-4 融合区域特征和边缘特征的道路分割算法

4-3-5 算法流程图

4-3-6 道路区域边界跟踪

4-4 实验结果及分析

4-4-1 乡村公路检测实验

4-4-2 乡村泥土路检测实验

4-4-3 乡村砂石路检测实验

4-4-4 花园小路检测实验

4-4-5 路面阴影和阳光反射下的道路检测实验

4-4-6 雨天和雨后环境下的道路检测实验

4-4-7 树叶覆盖下的道路检测实验

4-4-8 路面存在障碍物的道路检测实验

4-4-9 道路区域边界跟踪实验

4-5 本章小结

5 实时道路图像检测实验

5-1 概述

5-2 实时道路图像检测系统

5-3 实验结果及分析

5-4 本章小结

6 总结与展望

6-1 总结

6-2 展望

致谢

参考文献

一、智能车辆视觉导航中道路检测算法的研究论文提纲范文

第一章 绪论

1-1 引言

1-1-1 课题研究背景

1-1-2 课题研究意义

1-2 视觉导航系统研究现状

1-2-1 国外研究现状

1-2-2 国内研究现状

1-3 论文主要内容

第二章 单目视觉导航系统及道路检测仿真平台简介

2-1 智能车辆单目视觉导航系统

2-1-1 单目视觉导航系统硬件平台

2-1-2 单目视觉导航系统成像几何模型

2-2 道路检测软件仿真平台

2-2-1 面向对象软件仿真的特点

2-2-2 软件仿真方法的讨论

2-3 本章小结

第三章 道路图像预处理的算法分析

3-1 道路图像灰度化

3-2 道路图像滤波

3-2-1 图像滤波常用算法

3-2-2 图像滤波的仿真结果

3-3 道路图像边缘增强

3-3-1 边缘增强常用算法

3-3-2 图像边缘增强的仿真结果

3-4 道路图像二值化

3-4-1 阈值选取常用算法

3-4-2 图像二值化的仿真结果

3-5 本章小结

第四章 道路检测算法研究

4-1 道路检测算法常用基本假设

4-2 道路检测算法

4-2-1 道路区域和非道路区域分离

4-2-2 道路标志检测

4-2-3 多车道线拟合

4-3 道路边界线跟踪

4-4 仿真结果分析

4-4-1 高速公路的道路检测

4-4-2 城市内多车道的道路检测

4-4-3 非标志的道路检测

4-5 本章小结

第五章 总结与展望

5-1 主要研究成果

5-2 后续工作建议

参考文献

作者在课题研究期间发表的论文

致谢

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道路检测引用文献:

[1] 道路检测论文题目范文 道路检测论文题目选什么比较好

[2] 近几年道路检测参考文献 道路检测核心期刊参考文献哪里找

[3] 道路检测论文大纲格式模板 道路检测论文提纲怎样写