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 |