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面向车载灯光跟随系统的目标检测方法任务书

 2022-01-07 22:08:06  

全文总字数:1436字

1. 1. 毕业设计(论文)的内容、要求、设计方案、规划等

一、前言我国是汽车大国,交通事故发生频繁,国内现有事故勘察巡逻设备无法实现灯光的自动跟随和控制,不便于进行交警进行现场或者远程勘察分析。为此研究一种基于图像处理技术的自动跟踪系统,并应用到车载自动跟踪照明系统。通过特殊的红外灯光以及图像处理方法对目标进行自动检测和跟踪,将目标位置反馈到控制系统,控制灯光位置,保证灯光能始终照亮跟随目标,实现车载灯光的自动跟随。通过图像处理方法进行目标检测和跟踪,具有成本低廉,硬件方案简单等优点。二、方案拟定 1.学习图像处理基本方法。 2.学习Matlab软件使用方法。 3.学习和掌握基本的目标跟踪方法。 4.学习系统集成技术,目标检测结果集成到车载灯光系统。三、数据收集与处理方法本课题数据主要来源于交通科技大赛课题,已经搭建好软硬件原型系统。四、结论通过本课题的研究,期望在以下几个方面取得成果: 1.了解和掌握基于图像处理的目标检测跟踪方法; 2.基本掌握Matlab软件的使用方法; 3.设计和实现较为稳定的目标检测跟踪算法,并集成到车载灯光控制系统。

2. 参考文献(不低于12篇)

[1] 张书真. 一种检测红外小目标的图像阈值分割算法[J]. 激光与红外, 2013, 43(10):1171-1174. [2] 王保云, 杨昆. 基于最佳阈值分割的舰船目标检测方法[J]. 云南师范大学学报自然科学版, 2014(4):55-60. [3] 唐清. 阈值分割及红外图像行人检测研究[D]. 华南理工大学, 2010. [4] 王磊. 基于MATLAB的数字图像处理[J]. 苏州市职业大学学报, 2009, 20(2):53-56. [5] 冈萨雷斯.数字图像处理[M]. 电子工业出版社, 2015. [6] 沈庭芝, 王卫江, 闫雪梅. 数字图像处理及模式识别[M]. 北京理工大学出版社, 2007. [7] 付小宁, 殷世民, 吴志鹏,等. 红外图像的动态阈值分割[J]. 光电工程, 2002, 29(6):57-60. [8] 谭优, 王泽勇. 图像阈值分割算法实用技术研究与比较[J]. 微计算机信息, 2007, 23(24):298-299. [9] Viola P, Jones M J. Robust Real-Time Object Detection[C] Int. J. Comput. Vision. 2004:87. [10] 张娟, 毛晓波, 陈铁军. 运动目标跟踪算法研究综述[J]. 计算机应用研究, 2009, 26(12):4407-4410. [11] Vese L. Multiphase Object Detection and Image Segmentation[M]// Geometric Level Set Methods in Imaging, Vision, and Graphics. Springer New York, 2003:175-194.[12] Cheng H D, Jiang X H, Sun Y, et al. Color image segmentation: advances and prospects[J]. Pattern Recognition, 2001, 34(12):2259-2281.

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