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基于视频的道路识别与交通参数统计方法研究与应用

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
        1.1.1 研究背景第11-12页
        1.1.2 研究意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
        1.2.1 国外研究现状第13-14页
        1.2.2 国内研究现状第14-15页
    1.3 主要研究内容第15页
    1.4 章节安排第15-16页
    1.5 本章小结第16-17页
第二章 基于视频的道路识别方法研究第17-32页
    2.1 视频采集与预处理第17-20页
        2.1.1 高空视频的采集第17-18页
        2.1.2 图像灰度化第18-19页
        2.1.3 图像平滑第19-20页
        2.1.4 图像二值化第20页
    2.2 道路识别方法概述第20-26页
        2.2.1 灰度直方图法第21-22页
        2.2.2 延时摄影法第22-24页
        2.2.3 边缘检测算法概述第24-26页
    2.3 基于Canny边缘检测算法的道路识别第26-31页
        2.3.1 基于Canny边缘检测算法的道路识别第26-27页
        2.3.2 Hough变换第27-29页
        2.3.3 实验结果及分析第29-31页
    2.4 本章小结第31-32页
第三章 运动目标检测方法研究第32-45页
    3.1 运动目标检测方法概述第32-38页
        3.1.1 运动目标检测理论基础第32页
        3.1.2 帧间差分法第32-34页
        3.1.3 背景差分法第34-38页
    3.2 基于Vibe算法的运动目标检测第38-41页
        3.2.1 背景模型初始化第38-39页
        3.2.2 前景目标判定方法第39-40页
        3.2.3 背景模型更新策略第40-41页
    3.3 运动目标检测后处理第41-43页
        3.3.1 形态学处理第41-43页
        3.3.2 连通区域分析第43页
    3.4 本章小结第43-45页
第四章 交通参数统计方法研究第45-63页
    4.1 交通参数分析第45-47页
        4.1.1 交通参数介绍第45-46页
        4.1.2 交通参数之间的关系分析第46-47页
    4.2 车辆速度检测方法研究第47-51页
        4.2.1 车辆速度检测原理第47-48页
        4.2.2 基于车辆跟踪的速度检测方法第48-50页
        4.2.3 基于虚拟线圈的速度检测方法第50-51页
    4.3 基于Camshift跟踪算法的车速统计第51-54页
        4.3.1 Camshift跟踪算法基本原理第51-52页
        4.3.2 Camshift跟踪算法的步骤第52-54页
        4.3.3 基于Camshift跟踪算法的车速计算第54页
    4.4 基于灰度匹配的车速统计第54-60页
        4.4.1 虚拟线圈的设置第54-57页
        4.4.2 基于灰度匹配的统计算法第57-59页
        4.4.3 基于灰度匹配的车速计算第59-60页
    4.5 交通参数统计实验结果及分析第60-62页
    4.6 本章小结第62-63页
第五章 交通参数统计系统的设计与实现第63-68页
    5.1 相关技术介绍第63-64页
        5.1.1 C++第63页
        5.1.2 OpenCV第63页
        5.1.3 MFC第63-64页
    5.2 交通参数统计系统的设计第64-66页
        5.2.1 需求分析第64页
        5.2.2 系统架构第64-66页
    5.3 交通参数统计系统的实现第66-67页
    5.4 本章小结第67-68页
总结与展望第68-70页
    总结第68页
    展望第68-70页
参考文献第70-73页
攻读学位期间取得的研究成果第73-74页
致谢第74页

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