停车场车位视频检测系统设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 引言 | 第8-13页 |
| ·课题研究的背景 | 第8-9页 |
| ·课题研究的现状 | 第9-10页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·论文的主要工作 | 第11-13页 |
| 2 视频车位检测技术 | 第13-23页 |
| ·图像的彩色空间模型 | 第13-17页 |
| ·RGB彩色模型 | 第13-14页 |
| ·NTSC彩色模型 | 第14页 |
| ·HSV彩色模型 | 第14-15页 |
| ·CMY和CMYK彩色模型 | 第15-16页 |
| ·HSI彩色模型 | 第16-17页 |
| ·彩色图像的处理 | 第17-18页 |
| ·彩色图像平滑 | 第17-18页 |
| ·彩色图像锐化 | 第18页 |
| ·常用的车位检测技术 | 第18-23页 |
| ·基于传感器的车位检测算法 | 第18-20页 |
| ·基于视频图像的车位检测算法 | 第20-23页 |
| 3 贝叶斯网络和网络优化 | 第23-31页 |
| ·图模型简介 | 第23页 |
| ·贝叶斯网络的概念 | 第23-25页 |
| ·贝叶斯分类模型 | 第25-26页 |
| ·朴素贝叶斯模型 | 第25-26页 |
| ·TAN模型 | 第26页 |
| ·贝叶斯网络的概率推理 | 第26-28页 |
| ·后验概率问题 | 第27-28页 |
| ·最大可能解释问题 | 第28页 |
| ·最大后验假设问题 | 第28页 |
| ·网络优化 | 第28-31页 |
| ·最短路径问题 | 第28-29页 |
| ·网络流问题 | 第29-31页 |
| 4 停车场车位视频检测系统设计 | 第31-46页 |
| ·车位检测系统概述 | 第31页 |
| ·视频图像采集及预处理 | 第31-33页 |
| ·车位检测算法总体框架 | 第33-36页 |
| ·车位检测系统离线部分设计 | 第36-39页 |
| ·获取车位检测区域 | 第36页 |
| ·车位像素分类样本的采集 | 第36页 |
| ·车位状态先验模型的训练 | 第36-39页 |
| ·车位检测系统实时检测部分设计 | 第39-44页 |
| ·车位像素贝叶斯分类 | 第39-40页 |
| ·车位组合状态网络设计 | 第40-41页 |
| ·车位状态网络优化 | 第41-44页 |
| ·车位状态结果显示 | 第44-46页 |
| 5 实验与结果 | 第46-49页 |
| ·实验条件 | 第46页 |
| ·实验结果 | 第46-48页 |
| ·实验分析 | 第48-49页 |
| 6 总结和展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
