| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 1 引言 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究的目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 本文的研究工作 | 第13页 |
| 1.5 论文安排 | 第13-15页 |
| 2 相关技术基础 | 第15-21页 |
| 2.1 物联网技术 | 第15-17页 |
| 2.1.1 物联网的应用领域 | 第15-16页 |
| 2.1.2 物联网的最后一公里 | 第16页 |
| 2.1.3 物联网在智能交通中的应用 | 第16-17页 |
| 2.2 智能公交 | 第17页 |
| 2.3 RFID技术 | 第17-18页 |
| 2.3.1 RFID的组成 | 第17-18页 |
| 2.3.2 RFID在智能公交中的应用 | 第18页 |
| 2.4 CAN总线技术 | 第18-19页 |
| 2.4.1 CAN总线的通信协议 | 第19页 |
| 2.4.2 CAN在智能公交中的应用 | 第19页 |
| 2.5 视频分析技术 | 第19-21页 |
| 2.5.1 公交视频分析 | 第19-20页 |
| 2.5.2 Davinci技术在公交视频分析中的应用 | 第20-21页 |
| 3 智能公交系统客流精准改进 | 第21-30页 |
| 3.1 原智能系统简介 | 第21-22页 |
| 3.1.1 车载智能系统 | 第21-22页 |
| 3.1.2 站载智能系统 | 第22页 |
| 3.2 系统优化及改进 | 第22-30页 |
| 3.2.1 投币机红外线计数 | 第22-24页 |
| 3.2.2 GPS定位与RFID辅助定位结合 | 第24-25页 |
| 3.2.3 客流采集与分析设备优化 | 第25-30页 |
| 4 客流统计与分析 | 第30-49页 |
| 4.1 客流统计原理 | 第30-31页 |
| 4.1.1 客流统计原理 | 第30-31页 |
| 4.2 客流统计关键算法分析 | 第31-46页 |
| 4.2.1 移动目标检测算法 | 第31-34页 |
| 4.2.2 移动目标跟踪算法 | 第34-40页 |
| 4.2.3 客流统计与分析 | 第40-46页 |
| 4.3 公交路线优化求解 | 第46-49页 |
| 4.3.1 遗传蚁群混合算法 | 第46-48页 |
| 4.3.2 线网规划 | 第48-49页 |
| 5 总结与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53页 |