| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第9页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第9页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3.1 车牌识别数据技术研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3.2 道路拥堵状态研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 主要研究内容及结构编排 | 第11-14页 |
| 第2章 车牌识别数据的预处理 | 第14-23页 |
| 2.1 电子警察数据处理与分析 | 第14-17页 |
| 2.2 车牌模糊匹配算法 | 第17-20页 |
| 2.3 车牌识别异常数据的处理 | 第20-22页 |
| 2.3.1 车牌识别数据异常原因分析 | 第20-21页 |
| 2.3.2 数据清理和丢失数据处理 | 第21-22页 |
| 2.3.3 数据融合 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于车辆轨迹数据的城市道路交通状态研究 | 第23-31页 |
| 3.1 路段交通状态分类和特征 | 第23-24页 |
| 3.2 旅行时间计算 | 第24-25页 |
| 3.3 路段交通状态判别 | 第25-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于车辆轨迹数据的城市交叉口交通状态判别研究 | 第31-38页 |
| 4.1 交叉口饱和状态定义 | 第31页 |
| 4.2 车辆排队分析 | 第31-32页 |
| 4.3 交叉口状态判别 | 第32-36页 |
| 4.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第5章 基于车辆轨迹数据的宏观基本图估计 | 第38-49页 |
| 5.1 宏观基本图概述 | 第38-39页 |
| 5.2 路网的宏观基本图 | 第39-44页 |
| 5.3 宏观基本图的特点分析 | 第44-48页 |
| 5.4 本章小节 | 第48-49页 |
| 第6章 结论 | 第49-51页 |
| 6.1 论文总结 | 第49页 |
| 6.2 研究展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第56页 |