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基于机器视觉的交通监控系统设计与实现

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第12-17页
    1.1 研究的背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
        1.2.1 机器视觉的研究现状第13-14页
        1.2.2 智能交通系统的研究现状第14-15页
    1.3 论文主要内容和结构第15-17页
        1.3.1 研究内容第15-16页
        1.3.2 结构安排第16-17页
第2章 相关技术介绍第17-21页
    2.1 计算机视觉技术第17-18页
        2.1.1 光学镜头第17页
        2.1.2 视频图像采集第17页
        2.1.3 图像处理技术第17-18页
    2.2 车辆检测与跟踪技术第18-20页
        2.2.1 帧间相减第18-19页
        2.2.2 光流法第19页
        2.2.3 背景差分第19-20页
    2.3 本章小结第20-21页
第3章 系统需求分析与系统构架第21-29页
    3.1 整体业务系统需求概述第21页
    3.2 系统需求分析第21-25页
        3.2.1 功能需求分析第21-24页
        3.2.2 非功能需求分析第24-25页
    3.3 系统构架第25-28页
        3.3.1 系统整体架构第25-26页
        3.3.2 视频图像采集与处理第26页
        3.3.3 车辆违规设定模块第26-27页
        3.3.4 违规响应模块第27-28页
    3.4 本章小结第28-29页
第4章 运动车辆检测与跟踪技术研究第29-37页
    4.1 运动目标检测和跟踪第29-31页
        4.1.1 运动目标检测和跟踪分类第29-30页
        4.1.2 动态目标检测和跟踪关键因素第30-31页
    4.2 运动目标检测技术第31-33页
        4.2.1 帧间差分法第31-32页
        4.2.2 光流法第32页
        4.2.3 背景差分法第32-33页
    4.3 运动目标跟踪技术第33-35页
        4.3.1 基于分割的技术第33-34页
        4.3.2 基于视窗的技术第34-35页
    4.4 基于机器视觉交通监控系统运动车辆检测与跟踪技术第35-36页
    4.5 本章小结第36-37页
第5章 基于机器视觉交通监控系统的实现与测试第37-53页
    5.1 系统开发环境第37页
    5.2 系统主界面第37-38页
    5.3 监控视频图像采集与处理第38-41页
        5.3.1 监控视频图像采集第38-39页
        5.3.2 视频图像预处理第39-41页
    5.4 路口红绿灯时间智能优化管理第41-42页
    5.5 车辆违规规则与响应模块第42-50页
        5.5.1 车辆闯红灯违规第43-44页
        5.5.2 车辆禁行、禁停区域违规第44页
        5.5.3 车辆逆行违规第44-45页
        5.5.4 车辆相撞违规第45-46页
        5.5.5 车辆超速违规第46-50页
    5.6 运动车辆检测第50-51页
    5.7 系统测试第51-52页
    5.8 本章小结第52-53页
结论第53-56页
参考文献第56-60页
致谢第60页

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