| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 系统需求分析与总体设计 | 第17-26页 |
| 2.1 需求分析 | 第17-19页 |
| 2.1.1 总体需求 | 第17-18页 |
| 2.1.2 车载团雾预警系统可靠性需求 | 第18-19页 |
| 2.2 系统总体架构 | 第19-25页 |
| 2.2.1 系统总体设计 | 第19-20页 |
| 2.2.2 车载终端的硬件组成 | 第20-23页 |
| 2.2.3 车载终端的软件组成 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 高速公路团雾预警模型研究 | 第26-44页 |
| 3.1 基于视频分析的团雾检测算法原理研究 | 第26-31页 |
| 3.2 基于视频分析的团雾检测算法设计 | 第31-41页 |
| 3.2.1 目标区域的确立 | 第31-34页 |
| 3.2.2 基于区域生长法的团雾检测数学模型 | 第34-37页 |
| 3.2.3 团雾检测算法测试与分析 | 第37-39页 |
| 3.2.4 气象能见度距离计算 | 第39-41页 |
| 3.3 雾天高速公路行车风险评估 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 团雾预警系统设计 | 第44-60页 |
| 4.1 概述 | 第44-46页 |
| 4.2 开发工具和环境搭建 | 第46-48页 |
| 4.2.1 Android以及AndroidC++ | 第46-47页 |
| 4.2.2 OpenCV计算机视觉库 | 第47-48页 |
| 4.2.3 Android图像算法平台搭建 | 第48页 |
| 4.3 系统功能设计 | 第48-51页 |
| 4.3.1 功能结构设计 | 第48-50页 |
| 4.3.2 主界面设计 | 第50-51页 |
| 4.4 图像处理功能设计 | 第51-55页 |
| 4.4.1 基于AndroidCamera的图像采集 | 第51-53页 |
| 4.4.2 图像预处理 | 第53-54页 |
| 4.4.3 区域增长法 | 第54-55页 |
| 4.5 气象能见度距离计算 | 第55-57页 |
| 4.5.1 角点检测 | 第55-56页 |
| 4.5.2 距离计算 | 第56-57页 |
| 4.6 团雾预警功能设计 | 第57-58页 |
| 4.7 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 系统测试和分析 | 第60-65页 |
| 5.1 车载终端测试 | 第60-62页 |
| 5.1.1 硬件检测 | 第60-61页 |
| 5.1.2 软件检测 | 第61-62页 |
| 5.2 实车测试 | 第62-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71页 |