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基于TMS320DM642的智能交通监控系统研究

致谢第1-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
第8-12页
1 综述第12-22页
   ·课题的背景及研究意义第12-13页
   ·国内外研究现状第13-20页
     ·智能交通系统第13-15页
     ·图像技术在ITS系统中的应用第15-16页
     ·车辆检测方法第16-18页
     ·DSP技术的介绍第18-20页
   ·本论文的研究内容和结构安排第20-22页
     ·本论文的研究内容第20页
     ·本论文结构安排第20-22页
2 基于视频的车辆检测算法第22-38页
   ·视频传感器及视频车辆检测方法第22-24页
   ·视频运动目标检测方法概述第24-25页
   ·背景建模方法第25-29页
     ·背景建模方法概述第25-26页
     ·时间差分方法/帧差法第26-27页
     ·均值\中值滤波法第27页
     ·W4方法第27-28页
     ·非参数模型第28页
     ·混合高斯模型法第28-29页
   ·光流法第29-34页
     ·光流和运动场第30-31页
     ·基本光流约束方程第31-32页
     ·基于梯度的光流法第32-33页
     ·基于区域匹配的光流法第33-34页
   ·颜色空间及其相关知识第34-37页
     ·RGB模型第34-35页
     ·归一化RGB模型第35页
     ·HSV模型第35-36页
     ·YCbCr模型第36-37页
   ·本章小结第37-38页
3 基于背景建模方法的车辆识别算法第38-50页
   ·运动目标检测算法的研究第38-39页
   ·运动特征目标检测算法及存在问题研究第39-44页
     ·运动特征目标检测算法的具体流程确定第39-41页
     ·算法处理结果及存在问题分析第41-44页
   ·对运动目标检测算法的改进第44-49页
     ·双阈值提取前景目标(车辆)第44-45页
     ·基于HSV空间的阴影判定第45-47页
     ·利用反馈改进的running average背景建模方法第47-49页
   ·本章小结第49-50页
4 DSP系统结构与开发环境第50-66页
   ·DM642特点和内部结构第50-51页
   ·DM642内核(CPU)体系结构第51-55页
     ·DM642 CPU基本架构第51-52页
     ·DM642数据通道第52-53页
     ·通用寄存器组方面第53页
     ·功能单元方面第53-54页
     ·寄存器组通道方面第54-55页
   ·DM642 CACHE结构第55-56页
   ·DM642视频口第56-57页
   ·DM642外部存储器接口EMIF第57-58页
   ·DM642 EDMA第58页
   ·DSP/BIOS第58-59页
   ·DSP驱动模型第59-60页
   ·RF5参考框架第60-63页
     ·RF5数据处理第61页
     ·数据传递第61-63页
   ·DSP代码开发流程第63-64页
   ·本章小结第64-66页
5 系统实现与分析第66-94页
   ·系统设计第66-71页
     ·系统总体设计第66-68页
     ·视频车辆检测系统软件算法第68-70页
     ·智能交通控制系统软件算法第70-71页
   ·DSP车辆检测系统设计第71-74页
     ·车辆检测算法PC平台实现及验证第71-73页
     ·DSP车辆检测平台硬件结构第73-74页
   ·基于RF5的DSP软件设计第74-85页
     ·DSP系统线程模型设计第74页
     ·系统初始设置第74-75页
     ·视频采集处理线程第75-82页
     ·网络传输线程第82-84页
     ·TSK间SCOM通信第84-85页
   ·代码优化第85-87页
   ·系统运行结果及测试第87-92页
   ·本章小结第92-94页
6 总结与展望第94-96页
   ·论文总结第94页
   ·工作展望第94-96页
参考文献第96-100页
作者简历第100-104页
学位论文数据集第104页

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