| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 智能交通系统中常见的传感技术 | 第10-11页 |
| 1.3 分布式光纤传感技术的优势 | 第11页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4.1 分布式光纤声波传感技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4.2 违章取证与图像识别技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.5 本文的组织和架构 | 第13-15页 |
| 第二章 基于分布式光纤声波传感的交通监测系统方案设计 | 第15-22页 |
| 2.1 基于分布式光纤声波传感的交通监测方案 | 第15-16页 |
| 2.2 基于分布式光纤声波传感的交通参数感测模块 | 第16-20页 |
| 2.2.1 分布式光纤声波传感原理 | 第16-17页 |
| 2.2.2 基于分布式光纤声波传感的交通监测方法 | 第17-19页 |
| 2.2.3 分布式光纤声波传感系统的性能参数 | 第19-20页 |
| 2.3 超速违章取证模块 | 第20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 基于分布式光纤声波传感的交通监测参数估计 | 第22-40页 |
| 3.1 基于分布式光纤声波传感的交通监测信号处理流程 | 第22-23页 |
| 3.2 信号的获取与分割 | 第23-25页 |
| 3.3 图像信号预处理 | 第25-28页 |
| 3.3.1 OTSU方法二值化 | 第25-26页 |
| 3.3.2 图像形态学处理 | 第26-27页 |
| 3.3.3 去噪 | 第27-28页 |
| 3.4 基于Hough变换检测车辆轨迹 | 第28-31页 |
| 3.5 交通参数估计 | 第31-34页 |
| 3.5.1 平均车速 | 第31-32页 |
| 3.5.2 平均车头间距 | 第32-33页 |
| 3.5.3 车流量 | 第33-34页 |
| 3.5.4 车道空间占有率 | 第34页 |
| 3.6 实验测试 | 第34-39页 |
| 3.6.1 轨迹检测 | 第35-37页 |
| 3.6.2 交通参数估计 | 第37-38页 |
| 3.6.3 算法时间分析 | 第38-39页 |
| 3.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 取证过程中的车牌识别算法 | 第40-59页 |
| 4.1 违章取证的数据来源 | 第40页 |
| 4.2 车牌识别流程 | 第40-41页 |
| 4.3 车牌定位 | 第41-44页 |
| 4.3.1 预处理 | 第41-42页 |
| 4.3.2 边缘检测及形态学操作 | 第42-44页 |
| 4.4 车牌判断 | 第44-46页 |
| 4.4.1 倾斜及长宽比例筛选 | 第44页 |
| 4.4.2 基于SVM的车牌判断 | 第44-46页 |
| 4.5 字符分割 | 第46-47页 |
| 4.5.1 字符分割流程 | 第46-47页 |
| 4.5.2 中文字符处理 | 第47页 |
| 4.6 字符识别 | 第47-51页 |
| 4.6.1 LeNet-5简介 | 第47-49页 |
| 4.6.2 LeNet-5的优化与改进 | 第49-51页 |
| 4.6.3 训练样本 | 第51页 |
| 4.7 车牌识别性能测试 | 第51-56页 |
| 4.7.1 数据来源 | 第51-52页 |
| 4.7.2 车牌判断SVM模型性能测试 | 第52-54页 |
| 4.7.3 字符识别CNN模型性能测试 | 第54-56页 |
| 4.8 系统的软件实现 | 第56-58页 |
| 4.9 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 总结 | 第59页 |
| 5.2 展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第66页 |