基于视频检测的高速公路交通信息采集系统研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| CONTENTS | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第12-16页 |
| ·智能交通系统与交通信息采集 | 第12-14页 |
| ·目前常用的交通信息采集技术分析与比较 | 第14-16页 |
| ·课题研究意义 | 第16页 |
| ·课题研究的国内外现状 | 第16-18页 |
| ·课题研究需解决的关键问题和实现目标 | 第18页 |
| ·本论文的结构和主要内容 | 第18-20页 |
| 第二章 交通视频的采集与传输 | 第20-28页 |
| ·采集设备 | 第20-24页 |
| ·CCD摄像机与镜头 | 第21-22页 |
| ·图像采集卡 | 第22-24页 |
| ·交通视频的传输设备 | 第24-25页 |
| ·光纤 | 第24页 |
| ·光端机 | 第24-25页 |
| ·交通视频的采集需要注意的问题 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于视频的车辆检测技术 | 第28-42页 |
| ·常见的车辆检测方法 | 第28-30页 |
| ·邻帧差分法 | 第28-29页 |
| ·背景帧差分法 | 第29-30页 |
| ·基于虚拟线圈的多信息融合车辆检测方法 | 第30-38页 |
| ·流程描述 | 第31-33页 |
| ·背景提取与更新 | 第33-34页 |
| ·运动检测 | 第34-36页 |
| ·阴影检测 | 第36-38页 |
| ·车辆检测实验结果 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 车辆跟踪技术 | 第42-48页 |
| ·运动物体跟踪方法 | 第42-43页 |
| ·基于运动预测的快速跟踪算法 | 第43-46页 |
| ·特征提取 | 第44-45页 |
| ·跟踪算法 | 第45-46页 |
| ·车辆跟踪实验结果 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 高速公路车辆检测、跟踪模型与交通信息采集 | 第48-66页 |
| ·高速公路车辆检测、跟踪模型 | 第48-51页 |
| ·夜晚车辆检测与跟踪方法 | 第51-54页 |
| ·夜晚的判断 | 第51-52页 |
| ·夜间车辆的检测 | 第52-54页 |
| ·夜间车辆的跟踪 | 第54页 |
| ·交通参数采集 | 第54-60页 |
| ·交通量检测 | 第55-56页 |
| ·车速检测 | 第56-57页 |
| ·占有率检测 | 第57-58页 |
| ·车型检测 | 第58-60页 |
| ·交通事件检测 | 第60-64页 |
| ·排队状态的判断 | 第61-62页 |
| ·行人检测 | 第62-64页 |
| ·违章停车、逆行判断 | 第64页 |
| ·实验结果 | 第64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 系统设计与测试结果 | 第66-70页 |
| ·系统设计 | 第66-68页 |
| ·测试结果及分析 | 第68-69页 |
| ·本章小节 | 第69-70页 |
| 第七章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第77-79页 |
| 独创性声明 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
