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基于机器视觉的轻量级交通拥堵检测技术的应用研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 课题研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 道路交通拥堵判别技术第12-13页
        1.2.2 交通状态检测技术第13-15页
        1.2.3 国内外成熟技术第15-16页
    1.3 本文的主要工作第16-17页
    1.4 论文的章节安排第17-18页
    1.5 本章小结第18-19页
第2章 基于机器视觉的轻量级交通拥堵检测第19-28页
    2.1 引言第19页
    2.2 交通拥堵的轻量级检测第19-23页
        2.2.1 交通监控场景中道路的定制第19-20页
        2.2.2 图像的信息冗余与冗余削减第20-23页
    2.3 采样点检测方法的核心思想第23-27页
        2.3.1 采样点检测的基本原理第23-24页
        2.3.2 采样点的分类第24-25页
        2.3.3 采样点检测算法的处理流程第25-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第3章 基于采样点的车辆检测第28-52页
    3.1 引言第28页
    3.2 常用的车辆视频检测方法第28-30页
        3.2.1 背景差分法(Background Subtraction)第28-29页
        3.2.2 帧间差分法(Inter-frame Difference)第29页
        3.2.3 光流法(Optical Flow)第29-30页
    3.3 道路背景建模与车辆检测第30-36页
        3.3.1 常用的背景建模方法简介第30-32页
        3.3.2 基于采样点的车辆检测第32-34页
        3.3.3 基于采样点的背景更新策略第34-36页
    3.4 阴影消除第36-41页
        3.4.1 交通场景中的阴影模型第36-38页
        3.4.2 基于HSV颜色模型的阴影消除算法第38-41页
    3.5 基于采样点的静止车辆的检测第41-45页
        3.5.1 移动存在采样点的检测第41-42页
        3.5.2 移动采样点的分区域检测第42-44页
        3.5.3 静止车辆的检测第44-45页
    3.6 实验研究第45-51页
        3.6.1 道路背景建模和车辆检测的实验第45-50页
        3.6.2 采样点状态的检测实验第50-51页
    3.7 本章小结第51-52页
第4章 基于采样点的交通流参数的检测第52-60页
    4.1 引言第52页
    4.2 交通流参数概述第52-53页
    4.3 采样行01序列第53-54页
    4.4 车道占有率和排队长度的检测第54-55页
        4.4.1 车道占有率的检测第54页
        4.4.2 排队长度的检测第54-55页
    4.5 车流量的检测第55-56页
    4.6 实验研究第56-59页
        4.6.1 车道占有率和排队长度的检测实验第56-57页
        4.6.2 车流量的检测实验第57-59页
    4.7 本章小结第59-60页
第5章 基于采样点的交通拥堵状态的判定第60-69页
    5.1 引言第60页
    5.2 道路交通拥堵的评判体系第60-63页
        5.2.1 交通拥堵的定义和划分第60-61页
        5.2.2 交通拥堵状态的划分第61-62页
        5.2.3 交通拥堵状态的判定方法第62-63页
    5.3 道路拥堵状况的判定第63-65页
        5.3.1 基于采样点的交通拥堵状态的划分第63-64页
        5.3.2 拥堵块的检测第64-65页
    5.4 实验研究第65-68页
        5.4.1 道路拥堵状况判定实验第65-67页
        5.4.2 拥堵块的检测实验第67-68页
    5.5 本章小结第68-69页
第6章 系统的设计和实现第69-81页
    6.1 引言第69页
    6.2 系统的总体结构设计第69-70页
    6.3 系统的硬件设计第70-72页
    6.4 系统的软件设计第72-77页
        6.4.1 软件的总体设计第72-74页
        6.4.2 三层消息通信机制第74-75页
        6.4.3 信息编码格式第75-77页
    6.5 实验研究第77-80页
    6.6 本章小结第80-81页
第7章 总结与展望第81-83页
    7.1 总结第81-82页
    7.2 展望第82-83页
参考文献第83-87页
致谢第87-88页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第88页

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