交通信息云基站关键技术研究及系统研制
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外发展及研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 课题研究任务及指标 | 第14-16页 |
| 第2章 系统总体研究方案 | 第16-27页 |
| 2.1 系统总体结构、性能及技术要求 | 第16-18页 |
| 2.2 路况信息采集终端解决方案 | 第18-19页 |
| 2.3 网络通信模块解决方案 | 第19-21页 |
| 2.3.1 视频压缩技术 | 第20页 |
| 2.3.2 多媒体传输协议 | 第20-21页 |
| 2.4 云基站视频处理模块研究方案 | 第21-22页 |
| 2.5 信息远程发布平台解决方案 | 第22-26页 |
| 2.5.1 系统开发环境 | 第22-23页 |
| 2.5.2 数据库软件的选取 | 第23-24页 |
| 2.5.3 路况信息发布网站的搭建 | 第24-25页 |
| 2.5.4 电子地图的选取 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 交通监控视频传输系统的设计与实现 | 第27-42页 |
| 3.1 概述 | 第27-28页 |
| 3.2 关键技术实现 | 第28-41页 |
| 3.2.1 视频采集 | 第28-29页 |
| 3.2.2 视频编码 | 第29-33页 |
| 3.2.3 视频传送 | 第33-38页 |
| 3.2.4 视频接收 | 第38-39页 |
| 3.2.5 用户界面 | 第39-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 云基站视频处理模块设计与实现 | 第42-57页 |
| 4.1 车型识别分类方法与研究 | 第42-45页 |
| 4.1.1 车型识别中图像预处理技术 | 第42-45页 |
| 4.2 车型识别中车辆目标的提取技术 | 第45-50页 |
| 4.2.1 车型识别中的几何特征分类 | 第46-50页 |
| 4.3 路况信息采集关键技术 | 第50-55页 |
| 4.3.1 道路积水信息的关键技术采集实现 | 第50-51页 |
| 4.3.2 道路积雪识别关键技术实现 | 第51-52页 |
| 4.3.3 积雪路况的特征值提取 | 第52-54页 |
| 4.3.4 积雪路况灰度特征识别 | 第54页 |
| 4.3.5 实验结果和分析 | 第54-55页 |
| 4.4 流量统计方法的设计 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 路况信息远程发布平台的设计 | 第57-70页 |
| 5.1 数据库设计 | 第57-60页 |
| 5.1.1 数据库需求分析 | 第57-58页 |
| 5.1.2 数据库逻辑结构 | 第58-59页 |
| 5.1.3 数据库的操作 | 第59-60页 |
| 5.2 基于百度地图的信息远程发布平台的搭建 | 第60-65页 |
| 5.2.1 百度地图API | 第60-62页 |
| 5.2.2 AJAX技术 | 第62-63页 |
| 5.2.3 信息远程发布平台的搭建 | 第63-65页 |
| 5.3 交通信息远程发布系统功能设计 | 第65-69页 |
| 5.4 信息远程发布平台的发布 | 第69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 系统调试与结果分析 | 第70-81页 |
| 6.1 路况信息交通监控采集终端功能的调试 | 第70-73页 |
| 6.2 云控制台平台的调试 | 第73-79页 |
| 6.2.1 路况信息接收测试 | 第74-75页 |
| 6.2.2 视频接收终端的调试 | 第75-76页 |
| 6.2.3 云基站视频处理调试 | 第76-79页 |
| 6.3 系统调试结果与分析 | 第79-80页 |
| 6.4 本章小结 | 第80-81页 |
| 结论 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
