基于视频图像处理的平面交叉口交通冲突自动检测技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-16页 |
| ·交通冲突理论研究的发展概况 | 第11-12页 |
| ·交通冲突自动检测方法及判别模型研究 | 第12-16页 |
| ·论文结构 | 第16-18页 |
| 2 交通冲突检测技术的理论基础 | 第18-34页 |
| ·交通冲突的概念 | 第18页 |
| ·交通冲突动力学过程 | 第18-20页 |
| ·交通冲突的分类及人工调查实例 | 第20-29页 |
| ·交通冲突分类概述 | 第20-21页 |
| ·机动车与机动车按驾驶行为的分类 | 第21-26页 |
| ·交叉口交通冲突的人工调查实例 | 第26-29页 |
| ·交通冲突与交通事故的关系 | 第29-31页 |
| ·基于视频图像检测的基本流程 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 3 基于Canny边缘检测的车辆检测方法 | 第34-43页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·光流法 | 第34-35页 |
| ·差分法 | 第35-37页 |
| ·帧间差分 | 第35-36页 |
| ·背景差分 | 第36-37页 |
| ·基于混合高斯背景建模的车辆检测 | 第37-40页 |
| ·混合高斯背景建模 | 第37-39页 |
| ·混合高斯背景建模分析 | 第39-40页 |
| ·算法的改进 | 第40-42页 |
| ·光线影响的解决 | 第40-41页 |
| ·前景图像的滤波与填充 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于粒子滤波的车辆跟踪算法 | 第43-53页 |
| ·引言 | 第43-46页 |
| ·粒子滤波算法的改进 | 第46-49页 |
| ·特征选择 | 第46页 |
| ·前景面积特征 | 第46-47页 |
| ·颜色直方图 | 第47-48页 |
| ·特征匹配 | 第48-49页 |
| ·改进算法 | 第49-50页 |
| ·粒子初始化 | 第49页 |
| ·粒子传递 | 第49页 |
| ·粒子重采样 | 第49-50页 |
| ·改进算法的分析 | 第50-52页 |
| ·轻微弯道情况下的跟踪分析 | 第50页 |
| ·信号控制交叉口下的跟踪分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 基于车辆冲突场的交通冲突的判别模型 | 第53-61页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·判别模型建立 | 第54-57页 |
| ·同向冲突模型分析 | 第54-55页 |
| ·对向左转冲突模型分析 | 第55-56页 |
| ·横向冲突模型分析 | 第56-57页 |
| ·基于仿真的判别模型分析 | 第57-60页 |
| ·基于车辆速度的仿真 | 第57-59页 |
| ·基于车辆长度的仿真 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-62页 |
| ·论文主要工作总结 | 第61页 |
| ·进一步研究内容 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 攻读硕士研究生期间的科研情况 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
