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基于视频图像处理的实时车速信息采集系统的研究

第一章 绪论第1-13页
 1.1 课题研究的目的及意义第7-8页
 1.2 国内外研究现状第8-10页
  1.2.1 国外研究现状第8-9页
  1.2.2 国内研究现状第9-10页
 1.3 车速信息采集方法的比较第10-12页
 1.4 主要研究内容第12-13页
第二章 基于Visual C++平台的数字图像处理技术研究第13-34页
 2.1 图像及其数字处理第13-17页
  2.1.1 数字图像处理概述第13-14页
  2.1.2 DIB位图的结构第14-17页
 2.2 图像平滑技术第17-23页
  2.2.1 模板操作第18-19页
  2.2.2 局部平均法第19页
  2.2.3 中值滤波法第19-20页
  2.2.4 图像平滑处理方法的实现与比较第20-23页
 2.3 阈值分割第23-26页
 2.4 边缘检测第26-31页
  2.4.1 Roberts边缘算子第27页
  2.4.2 Prewitt边缘算子第27页
  2.4.3 Sobel边缘算子第27-28页
  2.4.4 Laplace边缘算子第28页
  2.4.5 简易边缘检测法第28-29页
  2.4.6 边缘检测方法的实现与比较第29-31页
 2.5 差影检测第31-32页
 2.6 图像匹配第32-33页
 2.7 本章小结第33-34页
第三章 摄像机标定算法的研究第34-44页
 3.1 摄像机标定的基本理论第34-37页
 3.2 摄像机标定方法第37-39页
 3.3 系统采用的摄像机标定算法第39-42页
 3.4 标定的必要性第42-43页
 3.5 存在问题及解决方案第43页
 3.6 本章小结第43-44页
第四章 实时车速检测及相关算法的研究第44-66页
 4.1 车辆检测算法的分类第44-46页
  4.1.1 宏观检测方法第44-45页
  4.1.2 微观检测方法第45-46页
 4.2 背景图像的生成与更新第46-50页
  4.2.1 背景图像的生成第46-48页
  4.2.2 背景图像的更新第48-50页
 4.3 车辆检测算法第50-54页
  4.3.1 背景减法与图像分割第50页
  4.3.2 车辆检测第50-54页
 4.4 部分研究难点及其解决方案第54-58页
  4.4.1 阴影问题的解决方案第54-55页
  4.4.2 拥挤情况下的车辆分割第55-57页
  4.4.3 变更车道车辆的检测第57-58页
  4.4.4 其他问题的解决方案第58页
 4.5 车辆跟踪第58-63页
  4.5.1 车辆跟踪算法第59-61页
  4.5.2 跟踪算法优化第61-63页
 4.6 实时车速检测算法第63-65页
 4.7 本章小结第65-66页
第五章 实时车速信息采集系统的设计与实现第66-76页
 5.1 研究工具的开发第66-67页
 5.2 系统需求概述第67-68页
  5.2.1 研究系统的总体目标第67页
  5.2.2 系统环境需求第67页
  5.2.3 系统功能需求第67-68页
 5.3 系统总体结构第68页
 5.4 系统的硬件选取第68-70页
  5.4.1 视频输入设备第68-69页
  5.4.2 视频图像采集设备第69页
  5.4.3 视频图像处理设备第69-70页
 5.5 系统的软件设计第70-72页
  5.5.1 软件结构流程第70-71页
  5.5.2 系统软件功能模块设计第71-72页
 5.6 视频图像的采集第72-73页
 5.7 系统的实现第73-74页
 5.8 误差分析第74-75页
 5.9 本章小结第75-76页
第六章 结论与展望第76-78页
 6.1 本文的主要工作第76-77页
 6.2 进一步的工作建议第77-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-82页
附录A 部分车辆长宽数据表第82-83页
附录B 矩阵求逆算法第83-85页
作者攻读学位期间发表的论文第85页

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