| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 选题背景 | 第8页 |
| 1.2 本课题的提出 | 第8-9页 |
| 1.2.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.3 研究现状 | 第9页 |
| 1.4 道路交通安全状况分析，评价，预测模式 | 第9-10页 |
| 1.5 交通实时性检测模式 | 第10-14页 |
| 1.5.1 交通状态判别 | 第11-12页 |
| 1.5.2 交通状态判别算法研究 | 第12-14页 |
| 1.6 交通事件的检测 | 第14-15页 |
| 1.7 研究目的和意义 | 第15页 |
| 1.8 本文的主要工作和安排 | 第15-17页 |
| 第二章 分析影响道路交通安全的因素 | 第17-23页 |
| 2.1 道路的交通状态 | 第17-19页 |
| 2.1.1 交通流参数 | 第17-19页 |
| 2.2 天气因素 | 第19-20页 |
| 2.2.1 雨天交通事故原因和类型 | 第19-20页 |
| 2.3 能见度 | 第20页 |
| 2.4 车辆速度 | 第20-22页 |
| 2.4.1 车辆速度对道路交通安全的影响 | 第21-22页 |
| 2.5 小结 | 第22-23页 |
| 第三章 道路交通状态的检测和分类 | 第23-36页 |
| 3.1 目前道路交通状态的检测方法 | 第23-24页 |
| 3.2 车速和密度的关系 | 第24-25页 |
| 3.3 车速，占有率和交通状态的关系 | 第25页 |
| 3.4 交通流参数提取 | 第25-28页 |
| 3.4.1 车速的提取 | 第27页 |
| 3.4.2 占有率的提取 | 第27-28页 |
| 3.5 模糊的概念 | 第28-29页 |
| 3.6 模糊推理 | 第29-30页 |
| 3.7 基于 sugeno 的交通状态分类 | 第30-31页 |
| 3.7.1 模糊子集 | 第30页 |
| 3.7.2 模糊规则 | 第30页 |
| 3.7.3 模糊推理 | 第30-31页 |
| 3.8 实验与分析 | 第31-35页 |
| 3.8.1 车速隶属度函数的选取 | 第31-32页 |
| 3.8.2 占有率隶属度函数的选取 | 第32-33页 |
| 3.8.3 模糊规则的确定 | 第33-35页 |
| 3.9 小结 | 第35-36页 |
| 第四章 其他因素的检测和分类 | 第36-47页 |
| 4.1 对于雨量的检测 | 第36-39页 |
| 4.1.1 自动雨量站工作原理 | 第37页 |
| 4.1.2 自动雨量站实验与分析 | 第37-39页 |
| 4.2 能见度的检测 | 第39-44页 |
| 4.2.1 能见度的检测采用的主要方法 | 第39-40页 |
| 4.2.2 雨天、雾、阴天、傍晚、夜晚的天气下，在成像上的特点 | 第40-41页 |
| 4.2.3 现有摄像法测量能见度的办法 | 第41-42页 |
| 4.2.4 图像亮度变化来判读能见度范围的原理 | 第42-43页 |
| 4.2.5 实验和分析 | 第43-44页 |
| 4.3 超速监测 | 第44-46页 |
| 4.4 小结 | 第46-47页 |
| 第五章 道路交通安全状态分类 | 第47-52页 |
| 5.1 道路交通安全状态的分类 | 第47-50页 |
| 5.2 预警机制 | 第50页 |
| 5.3 实验与分析 | 第50-52页 |
| 第六章 总结和展望 | 第52-53页 |
| 6.1 总结 | 第52页 |
| 6.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第56页 |