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道路交通环境感知及行车风险评价方法研究

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道路交通环境感知及行车风险评价方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-17页
第1章 绪论第17-31页
  1.1 课题来源第17页
  1.2 研究背景及意义第17-18页
  1.3 研究现状综述第18-28页
    1.3.1 道路交通场景分类研究现状第18-20页
    1.3.2 道路交通场景分割研究现状第20-24页
    1.3.3 车道线识别研究现状第24-25页
    1.3.4 车辆行驶风险评价方法第25-27页
    1.3.5 研究现状总结第27-28页
  1.4 研究内容及技术路线第28-31页
第2章 基于图像特征的道路交通场景类型识别方法第31-55页
  2.1 道路交通场景图像数据集建立第31-36页
    2.1.1 场景数据集概述第31-33页
    2.1.2 道路交通场景图像数据采集与分类第33-36页
  2.2 道路交通场景图像特征提取第36-42页
    2.2.1 指路标志特征提取第36-39页
    2.2.2 道口标柱特征提取第39-41页
    2.2.3 图像熵特征提取第41-42页
  2.3 基于改进VGG-Net的场景类型概率估计方法第42-46页
    2.3.1 VGG-Net模型概述第42-44页
    2.3.2 基于图像特征的VGG-Net网络结构微调方法第44页
    2.3.3 场景类型概率估计实验与分析第44-46页
  2.4 基于贝叶斯分类的道路交通场景类型识别模型及验证第46-53页
    2.4.1 朴素贝叶斯模型概述第46-48页
    2.4.2 基于贝叶斯的道路交通场景类型识别模型建立第48-50页
    2.4.3 基于贝叶斯的道路交通场景类型识别模型验证第50-53页
  2.5 本章小结第53-55页
第3章 基于信息融合的道路交通场景分割方法第55-77页
  3.1 传感器数据融合策略第55-60页
    3.1.1 雷达数据点映射球面坐标系模型第57-58页
    3.1.2 球面坐标系映射像素坐标系模型第58-60页
  3.2 激光雷达与摄像头数据融合第60-61页
  3.3 基于语义分割的道路交通场景内容分割第61-75页
    3.3.1 语义分割算法第62页
    3.3.2 DeepLabV3-Plus算法的改进第62-66页
    3.3.3 模型构建第66-69页
    3.3.4 预处理及训练策略第69-71页
    3.3.5 实验分析第71-75页
  3.4 本章小结第75-77页
第4章 基于马尔可夫链的车道线识别方法第77-97页
  4.1 车道线候选区域提取第77-82页
    4.1.1 图像熵的稳定性第77-78页
    4.1.2 候选区域提取方法第78-82页
  4.2 候选区域图像预处理第82-86页
    4.2.1 候选区域图像增强第83页
    4.2.2 候选区域图像边缘提取第83-84页
    4.2.3 候选区域图像闭运算第84-85页
    4.2.4 候选区域预处理实验流程第85-86页
  4.3 车道线识别算法第86-90页
    4.3.1 马尔可夫链概述第86页
    4.3.2 基于霍夫变换的车道线检测第86-87页
    4.3.3 基于马尔可夫链的车道线概率模型第87-90页
  4.4 实验对比分析第90-95页
    4.4.1 不同场景实验对比分析第90-93页
    4.4.2 不同数据集实验对比分析第93-95页
  4.5 本章小结第95-97页
第5章 基于模糊推理的车辆行驶风险评价方法第97-113页
  5.1 模糊推理系统概述第97-99页
  5.2 行驶状态分析及特征参数选取第99-103页
    5.2.1 自由流行驶状态分析及特征参数选取第99-100页
    5.2.2 跟驰行驶状态分析及特征参数选取第100-101页
    5.2.3 换道状态分析及特征参数选取第101-102页
    5.2.4 行驶状态分类及特征参数确定第102-103页
  5.3 模糊评价风险模型建立第103-107页
    5.3.1 自由流行驶状态行车风险模糊控制器第104页
    5.3.2 跟驰状态行车风险模糊控制器第104-105页
    5.3.3 换道状态行车风险模糊控制器第105-107页
  5.4 实验结果与分析第107-111页
    5.4.1 试验车平台搭建第107-108页
    5.4.2 实车试验道路条件第108-109页
    5.4.3 实车试验过程第109页
    5.4.4 风险评价分析第109-111页
  5.5 本章小结第111-113页
第6章 全文总结及展望第113-115页
  6.1 全文总结第113-114页
  6.2 论文创新性第114页
  6.3 工作展望第114-115页
参考文献第115-124页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第124-125页
致谢第125页

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