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车载的占用公交车道电子警察系统的研究与实现

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
1 绪论第9-13页
    1.1 研究背景与课题意义第9页
    1.2 研究和应用现状第9-11页
        1.2.1 公交车道检测第10页
        1.2.2 车辆跟踪第10-11页
        1.2.3 3G 无线传输第11页
        1.2.4 GPS 全球定位系统第11页
    1.3 论文的主要内容第11-12页
    1.4 论文的组织结构第12-13页
2 图像预处理第13-23页
    2.1 处理帧率要求第13页
    2.2 图像灰度化第13-14页
    2.3 图像的平滑去噪第14-16页
        2.3.1 领域平均法第14-15页
        2.3.2 中值滤波法第15页
        2.3.3 高斯滤波法第15-16页
    2.4 边缘检测第16-21页
        2.4.1 Roberts 算子第17页
        2.4.2 Prewitt 算子第17-18页
        2.4.3 Sobel 算子第18页
        2.4.4 Laplacian 算子第18-19页
        2.4.5 Laplacian of Gaussian 算子第19页
        2.4.6 Canny 算子第19-20页
        2.4.7 边缘检测算子比较第20-21页
    2.5 二值化第21-23页
3 公交车道识别第23-35页
    3.1 公交车道识别的方式第23-24页
        3.1.1 射频识别法第23页
        3.1.2 GPS 识别公交车道第23页
        3.1.3 视频检测公交车道第23-24页
    3.2 GPS 检测公交车道第24-29页
        3.2.1 硬件选择第25页
        3.2.2 通信协议第25-27页
        3.2.3 检测算法第27-29页
        3.2.4 检测结果第29页
    3.3 基于视频的车道检测第29-34页
        3.3.1 车道检测 ROI 区域的确定第29-31页
        3.3.2 hough 变换第31-33页
        3.3.3 视频检测结果筛选第33-34页
    3.4 公交车道检测的实现方式第34-35页
4 车辆检测第35-45页
    4.1 ROI 区域第35页
    4.2 车牌特征第35-36页
    4.3 车牌定位第36-38页
        4.3.1 边缘检测第36-37页
        4.3.2 二值化第37页
        4.3.3 行跳变第37-38页
        4.3.4 结果筛选第38页
    4.4 颜色检测第38-41页
    4.5 车牌图像的字符分割第41-42页
    4.6 字符识别第42-43页
        4.6.1 SVM 法第42页
        4.6.2 ET1 和 DT12第42页
        4.6.3 Jumping 特征第42-43页
    4.7 车辆跟踪第43-45页
5 系统实现第45-73页
    5.1 系统部署第45-46页
    5.2 工控机系统模块第46-69页
        5.2.1 网络模块第48-49页
        5.2.2 取图解码模块第49-55页
        5.2.3 车道检测模块第55-58页
        5.2.4 车辆检测模块第58页
        5.2.5 分析违章模块第58-62页
        5.2.6 输出模块第62-65页
        5.2.7 配置模块第65-68页
        5.2.8 数据备份模块第68-69页
    5.3 系统集成第69-70页
    5.4 系统测试及分析第70-73页
6 总结与展望第73-75页
    6.1 总结第73页
    6.2 对未来工作的展望第73-75页
致谢第75-77页
参考文献第77-80页

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