基于公交车前摄像头视频和GPS数据分析城市交通状况的技术方法研究
| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| ·研究背景 | 第13-16页 |
| ·当前城市交通问题分析 | 第13-14页 |
| ·智能交通系统是解决城市交通问题的根本途径 | 第14-15页 |
| ·智能公交系统数据具有重要价值 | 第15-16页 |
| ·城市路径导航是实时交通状况信息的重要应用 | 第16页 |
| ·课题研究意义 | 第16-17页 |
| ·论文主要工作和创新点 | 第17-19页 |
| ·论文结构 | 第19-20页 |
| 第二章 相关技术研究 | 第20-33页 |
| ·交通流检测技术研究 | 第20-26页 |
| ·传统交通流检测技术研究 | 第20-24页 |
| ·基于视频的交通流检测技术研究 | 第24-26页 |
| ·最优路径选择方法研究 | 第26-31页 |
| ·路网表示 | 第26-28页 |
| ·最优路径选择算法研究 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 城市智能公交系统云平台研究 | 第33-39页 |
| ·智能公交系统云平台架构 | 第33-34页 |
| ·数据采集部分研究 | 第34-36页 |
| ·视频监控系统 | 第34-35页 |
| ·GPS定位系统 | 第35-36页 |
| ·公交传感器系统 | 第36页 |
| ·数据处理中心部分研究 | 第36-37页 |
| ·数据应用部分研究 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 实时交通状况获取方法研究 | 第39-52页 |
| ·实时交通流检测技术研究 | 第39-47页 |
| ·基于视频的实时交通流检测技术 | 第39-46页 |
| ·基于GPS数据的实时交通流检测技术 | 第46-47页 |
| ·公交实时位置信息获取方法研究 | 第47-48页 |
| ·城市道路实时交通状况获取方法研究 | 第48-51页 |
| ·含公交专用车道路段交通流获取方法 | 第48-50页 |
| ·无公交专用车道路段交通流获取方法 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 城市出行路径导航算法研究 | 第52-64页 |
| ·路网优化方法研究 | 第52-54页 |
| ·路网分层表示方法 | 第52-53页 |
| ·交叉路.表示方法 | 第53-54页 |
| ·连通域划分 | 第54页 |
| ·道路权值计算方法 | 第54-56页 |
| ·动态权值计算方法研究 | 第55-56页 |
| ·静态权值计算方法研究 | 第56页 |
| ·基于时间段的城市出行路径导航算法研究 | 第56-63页 |
| ·公交运行时间段内最优路径选择算法 | 第57-62页 |
| ·无公交运行时间段内最优路径选择算法 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 实验验证 | 第64-78页 |
| ·交通状况分析验证 | 第64-71页 |
| ·OpenCV概述 | 第64-65页 |
| ·实验总体流程 | 第65-66页 |
| ·公交视频的采集和预处理 | 第66-68页 |
| ·基于像素点统计的交通流检测技术分析 | 第68-70页 |
| ·实验结果 | 第70-71页 |
| ·城市路径导航算法验证 | 第71-77页 |
| ·实验环境 | 第71-72页 |
| ·路网表示 | 第72-73页 |
| ·算法实现 | 第73-76页 |
| ·实验结果 | 第76-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第七章 结论和展望 | 第78-80页 |
| ·工作总结 | 第78-79页 |
| ·下一步工作展望 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第87页 |
