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基于车联网的公交信息智能采集分析系统

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 研究背景及实现意义第8-10页
        1.1.1 智慧城市与车联网概念第8-9页
        1.1.2 公交车问题与市民需求分析第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
        1.2.1 国外智慧交通与车联网发展现状第10-11页
        1.2.2 国内车联网技术发展现状第11页
    1.3 本课题的主要工作第11-13页
第二章 相关概念与系统组成第13-21页
    2.1 车联网概念与 BRT 快速公交车道第13-15页
        2.1.1 车联网概念第13-14页
        2.1.2 BRT 快速公交系统第14-15页
    2.2 系统方案第15-20页
        2.2.1 整体方案第15-16页
        2.2.2 软、硬件开发方案第16页
        2.2.3 视频采集设备方案第16-17页
        2.2.4 云台选择第17页
        2.2.5 视频处理方案第17-18页
        2.2.6 视频图像处理、分析算法方案第18-20页
    2.3 本章小结第20-21页
第三章 嵌入式平台搭建第21-37页
    3.1 DaVinci 图像视频开发应用平台概述第22-24页
        3.1.1 DaVinci 家族第22-23页
        3.1.2 TMS320DM6467 数字媒体处理器第23-24页
    3.2 DM6467 芯片架构第24-27页
        3.2.1 ARM 子系统介绍第25页
        3.2.2 DSP 子系统介绍第25-26页
        3.2.3 HD-VICP第26页
        3.2.4 DM6467 开发板硬件层次第26-27页
    3.3 DM6467 软件开发结构第27-33页
        3.3.1 概述第27-28页
        3.3.2 基于 CE 架构的软件开发与应用模式第28-30页
        3.3.3 算法函数调用过程第30-31页
        3.3.4 V4L2 结构第31-33页
    3.4 嵌入式视频采集显示环境搭建第33-34页
    3.5 交叉编译技术第34-35页
    3.6 YUV 视频格式与 DM6467 视频采集过程第35-36页
    3.7 本章小结第36-37页
第四章 视频图像处理算法第37-59页
    4.1 系统算法概述第37-39页
        4.1.1 系统算法情境限定第37-38页
        4.1.2 算法流程概述第38-39页
    4.2 公交车识别第39-51页
        4.2.1 运动目标识别方法概述第39-42页
        4.2.2 帧差法在公交车视频处理中遇到的问题第42-44页
        4.2.3 单线扫描法在公交车识别中的应用第44-51页
    4.3 公交车追踪算法第51-53页
        4.3.1 运动目标追踪方法概述第52-53页
        4.3.2 基于三帧差修正的公交车 Camshift 追踪算法第53页
    4.4 公交车数字识别第53-55页
        4.4.1 公交车 LED 数字特征分析与识别方法第54-55页
    4.5 乘客上下车行为分析第55-58页
        4.5.1 公交车前后门识别与定位第55-56页
        4.5.2 公交车乘客上下车行为分析与统计第56-58页
        4.5.3 公交车拥挤度评价第58页
    4.6 本章小结第58-59页
第五章 实验结果第59-66页
    5.1 公交车识别与追踪实验结果分析第59-62页
        5.1.1 公交车识别实验结果分析第59-60页
        5.1.2 追踪实验结果第60-62页
    5.2 公交车数字识别结果第62-63页
    5.3 公交车乘客行为分析实验结果第63-65页
        5.3.1 公交车前后门定位实验结果第63-64页
        5.3.2 公交车乘客上下车行为分析实验结果第64-65页
    5.4 本章小结第65-66页
第六章 总结与展望第66-68页
    6.1 总结第66页
    6.2 展望第66-68页
参考文献第68-72页
发表论文和参加科研情况说明第72-73页
致谢第73页

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