| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 智能交通系统 | 第15-17页 |
| 1.2.1 智能交通系统概述 | 第15-16页 |
| 1.2.2 国内外ITS的发展状况 | 第16-17页 |
| 1.3 大气能见度测量方法概述 | 第17-18页 |
| 1.3.1 传统的能见度测量方法 | 第17页 |
| 1.3.2 基于图像理解的能见度测量方法 | 第17-18页 |
| 1.4 基于视频的道路环境信息的检测与集成 | 第18-19页 |
| 1.4.1 道路环境信息检测的意义 | 第18页 |
| 1.4.2 本文讨论的道路环境信息 | 第18-19页 |
| 1.5 论文的主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第二章 能见度测量基础及传统测量方法 | 第21-33页 |
| 2.1 大气水平能见度的定义及其光学模型 | 第21-27页 |
| 2.1.1 白天大气水平能见度的定义 | 第21-22页 |
| 2.1.2 影响大气能见度的因素 | 第22页 |
| 2.1.3 大气中的视觉 | 第22-24页 |
| 2.1.4 大气消光系数及其与能见度的关系 | 第24-27页 |
| 2.2 能见度的传统测量方法 | 第27-32页 |
| 2.2.1 透射式能见度仪 | 第27-29页 |
| 2.2.2 散射式能见度仪 | 第29-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于图像理解的能见度估计 | 第33-51页 |
| 3.1 基于图像理解的能见度估计算法研究进展 | 第33-34页 |
| 3.2 基于图像的能见度理解 | 第34-35页 |
| 3.3 有预设标识物的能见度估计 | 第35-41页 |
| 3.3.1 基于预设标识物的能见度测量理论推导 | 第36-40页 |
| 3.3.2 基于预设标识物的能见度测量方案实施 | 第40-41页 |
| 3.4 有精确标定过程的能见度计算 | 第41-46页 |
| 3.4.1 道路与图像坐标系的建立 | 第41-42页 |
| 3.4.2 道路深度信息的获取 | 第42-45页 |
| 3.4.3 基于道路深度信息的能见度估计 | 第45-46页 |
| 3.5 基于机器学习方法的能见度计算 | 第46-49页 |
| 3.5.1 能见度相关的图像特征 | 第46-48页 |
| 3.5.2 基于机器学习的能见度估计方法的适用情形 | 第48-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 基于道路监控视频的能见度等级估计 | 第51-73页 |
| 4.1 现有方法应用于道路监控视频中的可行性分析 | 第52-53页 |
| 4.2 基于图像特征的能见度分级 | 第53-54页 |
| 4.3 基于平均梯度和暗通道先验的能见度等级估计框架 | 第54-55页 |
| 4.4 图像关键特征提取 | 第55-62页 |
| 4.4.1 图像的全局平均梯度特征(ASG)的提取 | 第55-57页 |
| 4.4.2 暗通道比例特征(DCR)的提取 | 第57-62页 |
| 4.5 能见度等级估计模型 | 第62-63页 |
| 4.6 能见度校正模块 | 第63-66页 |
| 4.6.1 直方图校正模块 | 第64-65页 |
| 4.6.2 晴天检测模块 | 第65-66页 |
| 4.7 实验验证与分析 | 第66-71页 |
| 4.7.1 测试数据库描述 | 第67-68页 |
| 4.7.2 实验结果及其分析 | 第68-71页 |
| 4.8 本章小结 | 第71-73页 |
| 第五章 基于视频的道路环境信息集成平台设计 | 第73-85页 |
| 5.1 温湿度的读取与显示 | 第73-77页 |
| 5.1.1 传感器的通信协议解析 | 第75-76页 |
| 5.1.2 计算机对温湿度的读取 | 第76页 |
| 5.1.3 自动判断传感器连接的USB口位置 | 第76-77页 |
| 5.2 图像和视频的读取与显示 | 第77-78页 |
| 5.2.1 图像的读取与显示 | 第77-78页 |
| 5.2.2 视频的读取与显示 | 第78页 |
| 5.3 基于视频的环境信息集成 | 第78-82页 |
| 5.3.1 编码方案1 | 第79-80页 |
| 5.3.2 编码方案2 | 第80页 |
| 5.3.3 视频编码的实现 | 第80-82页 |
| 5.4 多线程的工作方式 | 第82-83页 |
| 5.5 平台界面展示 | 第83-84页 |
| 5.6 本章小结 | 第84-85页 |
| 第六章 总结与展望 | 第85-87页 |
| 6.1 本文的工作总结 | 第85-86页 |
| 6.2 研究展望 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第92页 |
