基于视频分析的停车场车位检测实验系统
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 研究意义 | 第10页 |
| 1.4 车位检测方法对比 | 第10-12页 |
| 1.5 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.6 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 视频图像预处理及车位获取 | 第14-20页 |
| 2.1 视频图像的采集 | 第14页 |
| 2.2 视频图像的预处理 | 第14-17页 |
| 2.3 车位提取 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 车位特征向量提取 | 第20-28页 |
| 3.1 灰度特征 | 第20-21页 |
| 3.2 纹理特征 | 第21-25页 |
| 3.3 联合特征向量及PCA降维 | 第25-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 4 基于支持向量机的数据分类预测 | 第28-35页 |
| 4.1 支持向量机概述 | 第28-30页 |
| 4.2 LIBSVM工具箱介绍 | 第30-31页 |
| 4.3 采用不同归一化方式的对比 | 第31-32页 |
| 4.4 训练参数的选择 | 第32-34页 |
| 4.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 5 停车场车位检测实验系统 | 第35-42页 |
| 5.1 系统软件平台 | 第35-36页 |
| 5.2 系统实现 | 第36-38页 |
| 5.3 系统编译 | 第38-39页 |
| 5.4 系统演示 | 第39-40页 |
| 5.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 6 总结与展望 | 第42-43页 |
| 6.1 全文总结 | 第42页 |
| 6.2 工作展望 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 致谢 | 第46页 |
