图像识别及嵌入式技术在智能交通系统中的应用研究

前言
章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 基于图像识别理论的智能交通系统
1.3 智能交通系统中的图像识别相关技术研究现状
1.3.1 基于图像识别理论的智能泊车技术研究现状
1.3.2 基于图像识别理论的车牌识别技术研究现状
1.3.3 基于图像识别理论的车辆识别技术研究现状
1.4 本书的主要工作与研究成果
1.5 本书的整体结构安排
第2章 图像识别基本方法及关键技术
2.1 图像识别基础
2.1.1 图像识别的分类
2.1.2 图像识别方法的基本框架
2.2 图像预处理技术
2.2.1 彩色图像灰度化
2.2.2 灰度图像二值化
2.2.3 图像增强
2.2.4 图像去噪
2.2.5 图像分割
2.3 图像特征提取
2.3.1 图像特征提取的基本思想
2.3.2 图像特征提取方法
2.4 图像分类算法
2.4.1 有监督分类方法
2.4.2 无监督聚类方法
2.5 计算机视觉图像相关理论
2.5.1 计算机视觉理论的发展
2.5.2 计算机视觉基本理论
2.5.3 计算机视觉的应用
2.6 嵌入式系统技术
2.6.1 嵌入式Linux开发平台
2.6.2 嵌入式系统软件
2.7 本章小结
第3章 基于摄像机标定模型的智能泊车系统算法研究
3.1 智能泊车系统的基本框架
3.2 传统的智能泊车轨迹算法研究
3.2.1 阿克曼转向几何特性理论
3.2.2 侧方位泊车轨迹算法分析
3.2.3 垂直倒车轨迹算法分析
3.3 基于摄像机标定的智能泊车算法
3.3.1 传统摄像机标定算法
3.3.2 基于改进畸变模型及初值优化的摄像机标定算法
3.3.3 基于改进摄像机标定模型的智能泊车轨迹算法
3.4 实验结果与分析
3.4.1 采集帧率测试
3.4.2 泊车轨迹精度测试
3.5 本章小结
第4章 基于嵌入式技术的避障泊车系统的设计研究
4.1 实时可视避障泊车系统的构建