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基于连续视频流的交通状况与违章行为模式识别研究与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 研究工作的背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.3 研究目的及主要内容第14页
    1.4 本文的组织安排第14-16页
第二章 运动目标检测第16-31页
    2.1 图像预处理第16-20页
        2.1.1 图像灰度化第16-17页
        2.1.2 图像平滑第17-20页
    2.2 运动目标检测方法概述第20-22页
        2.2.1 背景差分法第20-21页
        2.2.2 帧间差分法第21页
        2.2.3 光流法第21-22页
    2.3 多帧均值背景建模第22-24页
        2.3.1 多帧均值背景建模算法原理第22-23页
        2.3.2 多帧均值背景建模实验结果分析第23-24页
    2.4 图像后处理第24-27页
        2.4.1 差分图像二值化第24页
        2.4.2 图像形态学处理第24-27页
    2.5 背景差分法和帧间差分法的实验结果对比分析第27-30页
    2.6 本章小结第30-31页
第三章 运动目标分类与运动车辆跟踪第31-54页
    3.1 运动目标分类第31-34页
        3.1.1 运动目标形状特征描述第31-33页
        3.1.2 运动目标分类方法第33-34页
    3.2 运动车辆跟踪第34-53页
        3.2.1 运动目标跟踪方法概述第35-37页
        3.2.2 基于Mean Shift的运动车辆跟踪第37-44页
        3.2.3 Kalman Fliter位置预测第44-47页
        3.2.4 窗口自适应算法原理第47-49页
        3.2.5 基于KF的窗口自适应MS算法第49-53页
    3.3 本章小结第53-54页
第四章 车辆违章行为与交通状况分析第54-64页
    4.1 车辆违章行为分析第54-61页
        4.1.1 车辆逆行检测第55-57页
        4.1.2 车辆占用非机动车车道检测第57-61页
    4.2 交通状况分析第61-63页
    4.3 本章小结第63-64页
第五章 违章车辆车牌识别第64-81页
    5.1 车牌定位第64-76页
        5.1.1 基于颜色的车牌定位第64-71页
        5.1.2 基于边缘检测的车牌定位第71-75页
        5.1.3 基于颜色和边缘检测的车牌定位第75-76页
        5.1.4 基于颜色和边缘检测的车牌定位算法测试第76页
    5.2 车牌字符分割与字符提取第76-78页
        5.2.1 车牌字符分割第76-77页
        5.2.2 车牌字符提取第77-78页
    5.3 车牌字符识别第78-79页
        5.3.1 字符大小归一化第78-79页
        5.3.2 字符识别第79页
    5.4 本章小结第79-81页
第六章 智能交通分析系统实现第81-91页
    6.1 ITAS主要目标第81-82页
    6.2 系统结构第82页
    6.3 系统功能模块设计第82-85页
        6.3.1 管理模块第83页
        6.3.2 ITAS分析引擎第83-85页
        6.3.3 客户端(PC)第85页
    6.4 数据库表设计第85-87页
    6.5 系统主要功能界面设计第87-90页
    6.6 本章小结第90-91页
第七章 系统测试第91-94页
    7.1 系统测试环境第91页
    7.2 ITAS主要功能测试第91-93页
        7.2.1 运动车辆违章行为判断测试第91-92页
        7.2.2 车流量统计测试第92页
        7.2.3 违章车辆车牌识别测试第92-93页
    7.3 测试结果总体分析第93页
    7.4 本章小结第93-94页
第八章 总结与展望第94-96页
    8.1 主要工作总结第94-95页
    8.2 工作展望第95-96页
致谢第96-97页
参考文献第97-100页
攻读硕士学位期间获得的成果第100-101页

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