基于视频图像处理的公交客流统计技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 本论文专用术语(符号、变量、缩略词等)的注释表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪言 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第18-19页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第19-20页 |
| 第二章 客流统计相关技术与平台介绍 | 第20-36页 |
| 2.1 YOLO系列目标检测方法 | 第20-27页 |
| 2.2 卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用 | 第27-29页 |
| 2.3 CPU-FPGA架构介绍 | 第29-31页 |
| 2.4 软件开发环境介绍 | 第31-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 客流统计系统架构研究与设计 | 第36-42页 |
| 3.1 系统需求分析 | 第36-38页 |
| 3.2 系统架构设计 | 第38-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 目标检测算法设计 | 第42-60页 |
| 4.1 目标检测算法选择 | 第42-45页 |
| 4.2 基于YOLO的目标检测算法设计 | 第45-49页 |
| 4.3 基于CPU-FPGA的加速方法设计 | 第49-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 目标跟踪与运动轨迹分析算法设计 | 第60-73页 |
| 5.1 目标跟踪模型选择 | 第60-62页 |
| 5.2 多目标跟踪算法设计 | 第62-68页 |
| 5.3 运动轨迹分析算法设计 | 第68-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 客流统计系统实现与验证 | 第73-89页 |
| 6.1 硬件层和操作系统层实现 | 第73-77页 |
| 6.2 客流统计应用程序实现 | 第77-84页 |
| 6.3 系统功能验证与测试 | 第84-88页 |
| 6.4 本章小结 | 第88-89页 |
| 第七章 总结与展望 | 第89-91页 |
| 7.1 主要工作与创新 | 第89-90页 |
| 7.2 工作展望 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-96页 |
| 作者简介 | 第96页 |
