基于视频图像处理的公交车内拥挤检测算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 论文的研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 论文的研究目标和意义 | 第9页 |
| 1.2.1 研究目标 | 第9页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.4 论文的研究内容 | 第13-15页 |
| 1.5 论文的结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 视频图像预处理 | 第17-23页 |
| 2.1 公交车智能调度系统 | 第17-18页 |
| 2.2 数字图像点运算 | 第18-19页 |
| 2.3 灰度直方图 | 第19-20页 |
| 2.4 灰度阈值变换 | 第20-22页 |
| 2.4.1 直方图阈值法 | 第21页 |
| 2.4.2 自动阈值法 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小节 | 第22-23页 |
| 第三章 公交车内拥挤程度检测算法 | 第23-50页 |
| 3.1 拥挤的标准 | 第23-25页 |
| 3.1.1 拥挤的定义 | 第23-24页 |
| 3.1.2 拥挤的判断标准 | 第24-25页 |
| 3.2 座位区域乘客检测算法 | 第25-34页 |
| 3.2.1 座位区域乘客检测算法概述 | 第25-27页 |
| 3.2.2 座位区域乘客检测算法实验 | 第27-28页 |
| 3.2.3 座位区域乘客检测算法流程图 | 第28-29页 |
| 3.2.4 座位区域乘客检测算法步骤 | 第29-34页 |
| 3.3 通道区域乘客检测算法 | 第34-45页 |
| 3.3.1 通道区域乘客检测算法概述 | 第34-35页 |
| 3.3.2 通道区域乘客检测算法实验 | 第35-37页 |
| 3.3.3 通道区域乘客检测算法流程图 | 第37-38页 |
| 3.3.4 通道区域乘客检测算法步骤 | 第38-45页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第45-49页 |
| 3.4.1 拥挤检测算法流程 | 第45-46页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第46-48页 |
| 3.4.3 实验结果分析 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小节 | 第49-50页 |
| 第四章 检测系统的设计与实现 | 第50-58页 |
| 4.1 系统设计的基本原则 | 第50-51页 |
| 4.2 系统的功能需要 | 第51页 |
| 4.3 功能实现与运行演示 | 第51-57页 |
| 4.4 本章小节 | 第57-58页 |
| 结论与展望 | 第58-60页 |
| 结论 | 第58页 |
| 研究展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录1 | 第63-67页 |
| 附录2 | 第67-70页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
