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 |