声明
致谢
摘要
1 引言
1．1 GPS发展历程
1．2 智能交通系统简介
1．3 电子地图和分类
1．4 课题研究意义
1．5 研究现状
1．6 本文的研究的工作
2 相关数字图像处理知识
2．1 模拟图像和数字图像
2．1．1 模拟图像
2．1．2 数字图像
2．2 数字图像的颜色表示
2．2．1 RGB颜色表示
2．2．2 YUV颜色表示
2．2．3 YIQ颜色表示
2．2．4 灰度图像
2．2．5 黑白二值图像
2．3 像素间的基本关系
2．3．1 距离
2．3．2 邻接性
2．3．3 像素之间的连通性
2．4 图像分析与处理
2．4．1 灰度直方图
2．4．2 中值滤波
2．4．3 图像分割
2．5 数学形态学
2．5．1 集合的基本概念
2．5．2 两个集合之间的运算
2．5．3 二值形态学
2．5．4 灰度形态学
2．6 图像识别
2．6．1 模式识别
2．6．2 聚类准则
2．6．3 模板匹配和特征匹配
2．6 小结
3 地图道路网络自动识别
3．1 城市交通地图道路网络自动识别概述
3．1．1 城市交通地图道路识别的现状
3．1．2 城市栅格交通地图的特征分析
3．1．3 城市栅格交通地图道路自动识别的总体框图
3．2 城市交通地图中特殊图标的识别与替代
3．2．1 城市交通地图中的特殊图标
3．2．2 特征匹配法实现医院图标的识别与替代
3．2．3 医院图标识别的程序实现
3．3 城市交通地图的规范化处理
3．3．1 城市交通地图的图像分割
3．3．2 城市交通地图的规范化处理
3．3．3 带有识别功能的自动规范化
3．3．4 简化的自动规范化过程
3．4 规范化交通地图的噪声再聚类
3．4．1 规范化彩色交通地图的噪声再聚类
3．4．2 规范化灰度交通地图的噪声再聚类
3．5 闭环反馈改善道路识别率
3．5．1 闭环反馈改善道路识别过程框图
3．5．2 首次基于像素点八方向外延特征的噪声完全再聚类
3．5．3 提取道路的中心线
3．5．4 道路中心线违规判据与处理准则
3．5．5 道路判别与反馈循环处理
3．5．6 进一步的讨论
3．6 几个典型示例
3．6．1 杭州市交通地图
3．6．2上海市交通地图
3．6．3 河南省高速公路交通地图
3．6．4 安徽省高速公路交地图
3．7 小结
4 GPS全球定位系统和车辆导航系统的误差分析
4．1 GPS全球定位系统
4．1．1 全球定位系统GPS的组成
4．1．2 GPS系统的应用
4．1．3 GPS定位算法
4．2 GPS系统误差分析
4．2．1 与GPS导航卫星有关的误差
4．2．2 与信号传播有关的误差
4．2．3 与接收设备有关的误差
4．2．4 其它误差
4．2．5 GPS误差特性
4．3 数字地图及其误差分析
4．3．1 数字地图的误差及其对地图匹配算法的影响
4．3．2 路网建模误差对地图匹配算法的影响
4．4 小结
5 地图匹配算法
5．1 地图匹配的意义
5．2 常用地图匹配算法
5．2．1 几何匹配算法
5．2．2 拓扑匹配算法
5．2．3 概率匹配算法
5．2．4 综合匹配算法
5．3 影响地图匹配算法的因素
5．3．1 影响实时性的因素
5．3．2 影响鲁棒性的因素
5．3．3 影响匹配精度的因素
5．4 对现有匹配算法分析
5．4．1 缺乏检错机制
5．4．2 扩展因子等的确定存在问题
5．4．3 道路拓扑关系建立得不够完善
5．5 小结
6 多权值概率论实时地图匹配算法
6．1 算法整体介绍和程序流程图
6．2 开始阶段匹配
6．2．1 建造候选路表
6．2．2 依据多权值量化确定每条候选道路匹配的可能性
6．2．3 比较各道路匹配可能性，最后确定匹配道路
6．3 路口区域的匹配
6．3．1 构造候选路表
6．3．2 通过多权值量化每条候选道路的匹配可能性
6．3．3 确定当前时刻匹配道路并更新各标志位
6．4 确定车辆在匹配道路上的位置
6．4．1 补偿沿道路方向上的匹配误差
6．4．2 垂直投影
6．5 仿真结果与分析
6．5．1 整体仿真效果图
6．5．2 路口区域内匹配效果对比图与分析
6．6 小结
7 总结与展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集
北京交通大学;
