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基于多线程并行求解的客流分析方法研发

1 绪论第1-18页
   ·课题的研究背景第11-12页
   ·智能公交客流在国内外的研究现状第12-13页
   ·公交客流分析的现有技术第13-17页
   ·多线程技术的引入第17-18页
   ·论文的主要工作第18页
2 多线程技术第18-20页
   ·工作线程第19页
   ·用户接口线程第19-20页
   ·线程同步第20页
3 数字图像处理的基本技术第20-36页
   ·图像灰度化第21页
   ·图像二值化第21-23页
   ·图像平滑第23-25页
   ·图像锐化第25-26页
   ·图像数学形态学处理第26-28页
   ·图像的边缘检测第28-34页
   ·区域填充算法第34-36页
4 运动人体头顶候选区域初步检测及运动预测第36-46页
   ·预处理第37页
   ·帧差图像及运动预测第37-41页
   ·自适应背景更新机制第41-42页
   ·自适应阈值选取对帧差图像二值化第42-43页
   ·图像数学形态学后处理第43-44页
   ·运动人体头顶区域初步检测具体算法描述第44页
   ·实验结果第44-46页
5 运动人体头顶区域边缘分割第46-49页
   ·利用CANNY算子和边缘连续特征进行头顶区域边缘分割第46-47页
   ·改进的HAUGH变换算法第47-48页
   ·实验结果第48-49页
6 运动人体头顶区域跟踪第49-54页
   ·头顶图像边缘的细化第49-50页
   ·图像去离散点的操作第50-51页
   ·头顶区域填充第51-52页
   ·基于运动预测的头顶区域跟踪第52-54页
   ·实验结果第54页
7 多线程视频监控中客流分析及计数第54-56页
   ·多线程实现客流两路监控计数第54-55页
   ·多线程两路监控及客流计数原理第55-56页
8 智能公交客流监控实时计数系统总体设计及实现第56-59页
   ·系统的设计原则第56-57页
   ·系统的基本技术要求第57页
   ·系统的原理第57-58页
   ·系统软件设计第58-59页
9 总结及展望第59-61页
参考文献第61-67页
作者在硕士期间撰写、发表的学术论文第67页
作者在硕士期间参与开发过的项目第67-68页
致谢第68页

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