| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| ·研究背景与选题依据 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·ITS现状 | 第13-14页 |
| ·车辆信息提取的研究现状 | 第14-16页 |
| ·数字信号处理器(DSP)的发展现状 | 第16页 |
| ·论文内容与创新 | 第16-17页 |
| ·论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 车辆信息提取系统与其硬件实现的简介 | 第19-27页 |
| ·车辆信息提取系统的设计要求 | 第19-20页 |
| ·车辆信息提取系统的总体结构 | 第20-22页 |
| ·系统主要模块的简介 | 第22-25页 |
| ·电子稳像模块 | 第22-23页 |
| ·背景更新模块 | 第23页 |
| ·图像标定模块 | 第23页 |
| ·车辆检测模块 | 第23-24页 |
| ·车辆跟踪模块 | 第24-25页 |
| ·车辆信息提取系统的硬件实现 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 电子稳像技术 | 第27-38页 |
| ·电子稳像原理 | 第27-28页 |
| ·全局矢量预测的经典算法 | 第28-31页 |
| ·全搜索法 | 第28页 |
| ·三步搜索法 | 第28-30页 |
| ·二维对数搜索法 | 第30-31页 |
| ·基于Phase Correlation的全局矢量预测算法 | 第31-34页 |
| ·仿真实验与分析 | 第34-37页 |
| ·算法准确度分析 | 第34-35页 |
| ·算法速度分析 | 第35页 |
| ·算法应用 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 车辆检测算法 | 第38-50页 |
| ·斑块信息定义 | 第38-39页 |
| ·基于连通区域的经典斑块分析算法 | 第39-41页 |
| ·感染算法 | 第41-44页 |
| ·人的视觉信号分析习惯 | 第41-42页 |
| ·感染算法的基本思想 | 第42-43页 |
| ·感染算法的算法流程 | 第43-44页 |
| ·仿真实验与分析 | 第44-49页 |
| ·算法速度分析 | 第44-46页 |
| ·算法准确度分析 | 第46-47页 |
| ·算法局限性 | 第47-48页 |
| ·算法应用 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 车辆跟踪算法 | 第50-63页 |
| ·Kalman滤波器理论 | 第50-52页 |
| ·Kalman滤波器的整体思想 | 第50-51页 |
| ·Kalman滤波器的使用条件 | 第51页 |
| ·Kalman滤波器的工作过程 | 第51-52页 |
| ·线性预测跟踪算法 | 第52-53页 |
| ·Kalman预测跟踪算法 | 第53-55页 |
| ·仿真实验与分析 | 第55-61页 |
| ·算法准确度分析 | 第55-56页 |
| ·算法鲁棒性分析 | 第56-58页 |
| ·算法应用 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第6章 硬件实现 | 第63-78页 |
| ·芯片选型及介绍 | 第63-65页 |
| ·芯片选型 | 第63-64页 |
| ·TMS320DM642介绍 | 第64-65页 |
| ·图像采集与显示 | 第65-68页 |
| ·设备驱动 | 第65-67页 |
| ·初始化工作 | 第67-68页 |
| ·完成采集和显示 | 第68页 |
| ·代码编写及优化 | 第68-75页 |
| ·代码编写 | 第69页 |
| ·代码优化 | 第69-73页 |
| ·代码性能分析 | 第73-75页 |
| ·仿真结果 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第7章 总结与展望 | 第78-80页 |
| ·总结 | 第78-79页 |
| ·展望 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果 | 第84页 |