基于单目视觉的轨道交通异物侵限检测方法研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-18页 |
| ·国外研究现状 | 第12-15页 |
| ·国内研究现状 | 第15-17页 |
| ·存在的问题 | 第17-18页 |
| ·本文研究的主要内容和章节安排 | 第18-21页 |
| 2 轨道交通异物侵限检测系统方案设计 | 第21-29页 |
| ·轨道交通异物侵限检测系统总体结构 | 第21-23页 |
| ·基于单目的轨道交通异物侵限检测系统功能结构 | 第23-24页 |
| ·轨道交通异物侵限检测系统算法设计 | 第24-25页 |
| ·摄像机选型 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 3 基于单目的异物检测算法 | 第29-37页 |
| ·异物检测实验平台 | 第29-30页 |
| ·背景区域划分 | 第30-31页 |
| ·背景提取及更新算法 | 第31-35页 |
| ·背景提取技术研究 | 第32-33页 |
| ·基于帧间差分的背景提取算法 | 第33-35页 |
| ·前景提取及分类算法 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 轨道交通异物检测优化算法 | 第37-51页 |
| ·轨道交通异物检测技术的难点 | 第37-38页 |
| ·视频图像抖动分析与去抖处理 | 第38-43页 |
| ·抖动分析 | 第38页 |
| ·去抖算法 | 第38-43页 |
| ·阴影检测 | 第43-45页 |
| ·阴影检测技术研究 | 第43-44页 |
| ·分段阴影检测算法 | 第44-45页 |
| ·列车识别 | 第45-49页 |
| ·前景分类技术研究 | 第46-47页 |
| ·多帧比较列车识别算法 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 5 单目异物检测系统实验结果 | 第51-61页 |
| ·单目异物检测基础算法实验结果 | 第51-52页 |
| ·单目异物检测优化算法实验结果 | 第52-57页 |
| ·阴影去除算法实验结果 | 第53-54页 |
| ·去抖动算法实验结果 | 第54-55页 |
| ·列车识别算法实验结果 | 第55-57页 |
| ·其他实际线路实验结果 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·工作总结 | 第61页 |
| ·未来展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 作者简历 | 第67-71页 |
| 学位论文数据集 | 第71页 |
