基于视频虚拟检测线特征的交通流参数检测
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-20页 |
| 1．1 ITS简介 | 第8-11页 |
| 1．2 交通流参数采集技术 | 第11-12页 |
| 1．3 交通流参数视频检测方法 | 第12-14页 |
| 1．4 交通流的几个重要参数 | 第14-17页 |
| 1．5 选题意义与研究方案 | 第17-19页 |
| 1．6 论文内容安排 | 第19-20页 |
| 2 车辆目标的基本图像检测方法 | 第20-32页 |
| 2．1 背景选取和更新 | 第20-22页 |
| 2．2 差分图像 | 第22页 |
| 2．3 图像分割 | 第22-29页 |
| 2．3．1 图像分割定义 | 第22-23页 |
| 2．3．2 边缘检测 | 第23-27页 |
| 2．3．3 实验结果 | 第27-29页 |
| 2．4 数字图像形态学分析 | 第29-32页 |
| 2．4．1 数学形态学 | 第29-30页 |
| 2．4．2 形态学基本运算及除噪算法 | 第30-31页 |
| 2．4．3 实验结果 | 第31-32页 |
| 3 基于视频虚拟检测线特征的交通流参数检测 | 第32-57页 |
| 3．1 视频采集 | 第32-36页 |
| 3．1．1 数字视频采集硬件组成 | 第32-33页 |
| 3．1．2 数字视频采集应用软件 | 第33页 |
| 3．1．3 视频采集 | 第33-36页 |
| 3．2 系统流程 | 第36-37页 |
| 3．3 改进的背景差方法 | 第37-39页 |
| 3．4 边缘检测 | 第39页 |
| 3．5 形态除噪 | 第39-41页 |
| 3．6 阴影边缘去除 | 第41-42页 |
| 3．7 视频虚拟检测线特征分析 | 第42-48页 |
| 3．7．1 车辆图像特征分析 | 第42-43页 |
| 3．7．2 虚拟检测线图像特征提取 | 第43-46页 |
| 3．7．3 虚拟检测线位置和宽度对特征量的影响 | 第46-48页 |
| 3．8 参数检测 | 第48-55页 |
| 3．8．1 车辆计数 | 第48-52页 |
| 3．8．2 车辆速度 | 第52-55页 |
| 3．8．3 车道分钟交通量和车道时间占有率 | 第55页 |
| 3．9 背景选取和更新 | 第55-57页 |
| 4 系统实现及实验结果分析 | 第57-69页 |
| 4．1 系统实现 | 第57-61页 |
| 4．1．1 系统总体功能介绍 | 第57-58页 |
| 4．1．2 系统参数设置 | 第58-60页 |
| 4．1．3 系统运行过程 | 第60-61页 |
| 4．2 实验结果分析 | 第61-69页 |
| 4．2．1 系统在晴天运行情况 | 第61-64页 |
| 4．2．2 系统在阴天运行情况 | 第64-65页 |
| 4．2．3 系统在黄昏(黎明)运行情况 | 第65-66页 |
| 4．2．4 系统在夜间运行情况 | 第66-69页 |
| 5 总结与展望 | 第69-74页 |
| 5．1 本文主要工作 | 第69-70页 |
| 5．2 展望 | 第70-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 附录 不同天气条件下系统的参数设置及实验结果 | 第77-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第83页 |
