单交叉口交通信号自适应控制系统研究与实现
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·智能交通系统的发展及研究现状 | 第9-11页 |
| ·智能交通系统发展概述 | 第9-10页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11页 |
| ·我国城市交通面临的问题 | 第11-12页 |
| ·计算机视觉在智能交通系统中的应用 | 第12-13页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 2 道路交通控制基本理论 | 第14-25页 |
| ·交通流基本理论 | 第14-15页 |
| ·交通流量 | 第14页 |
| ·速度 | 第14页 |
| ·密度 | 第14-15页 |
| ·交通信号控制的意义及依据 | 第15-16页 |
| ·交通控制基本参数 | 第16-19页 |
| ·周期长度 | 第16-17页 |
| ·相位 | 第17-18页 |
| ·绿信比 | 第18页 |
| ·饱和流量 | 第18页 |
| ·通行能力 | 第18-19页 |
| ·交通控制的发展与种类 | 第19-21页 |
| ·交通控制的发展 | 第19页 |
| ·交通控制的种类 | 第19-21页 |
| ·动态交通检测技术 | 第21-25页 |
| ·地埋式交通检测器 | 第21页 |
| ·非地埋式交通检测器 | 第21-25页 |
| 3 视频图像处理 | 第25-41页 |
| ·视频图像预处理 | 第25-29页 |
| ·视频图像数字化 | 第25页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第25-26页 |
| ·图像增强 | 第26页 |
| ·直方图均衡化 | 第26-27页 |
| ·图像滤波 | 第27-29页 |
| ·视频运动目标的提取 | 第29-35页 |
| ·常用的运动目标检测技术 | 第30-32页 |
| ·边缘检测 | 第32-35页 |
| ·基于边缘信息的目标提取 | 第35-38页 |
| ·提取背景边缘模板 | 第36-37页 |
| ·提取当前帧精确背景边缘 | 第37页 |
| ·提取前景车辆边缘图像 | 第37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-38页 |
| ·基于虚拟线圈的车辆检测 | 第38-41页 |
| 4 单交叉口交通信号控制方法研究 | 第41-49页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·感应信号控制方式 | 第41-43页 |
| ·基本参数 | 第41-42页 |
| ·基本工作原理 | 第42-43页 |
| ·模糊控制方式 | 第43-44页 |
| ·神经网络自学习控制方式 | 第44-45页 |
| ·具有跳相功能的交通信号控制方式 | 第45-49页 |
| ·四相位交叉口模型描述 | 第45-47页 |
| ·单交叉口交通信号控制策略 | 第47-49页 |
| 5 单交叉口交通信号自适应控制系统设计与实现 | 第49-56页 |
| ·系统需求概述 | 第49-50页 |
| ·系统设计的原则及目标 | 第49页 |
| ·系统硬件需求 | 第49-50页 |
| ·系统软件需求 | 第50页 |
| ·系统功能需求 | 第50页 |
| ·信号灯控制系统总体结构 | 第50-51页 |
| ·系统硬件设备的选取 | 第51-53页 |
| ·视频输入设备 | 第51-52页 |
| ·视频图像采集设备 | 第52页 |
| ·视频图像处理设备 | 第52-53页 |
| ·系统软件功能模块设计 | 第53-56页 |
| 6 结论与展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录 | 第62页 |
| A 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第62页 |
