基于运动分析的车流统计与识别方法研究与实现
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 车辆识别研究现状分析 | 第9-11页 |
| 1.2.1 车型识别 | 第10页 |
| 1.2.2 车身颜色识别 | 第10-11页 |
| 1.2.3 车牌识别 | 第11页 |
| 1.2.4 车标识别 | 第11页 |
| 1.3 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第13-16页 |
| 2.1 智能交通系统介绍 | 第13-14页 |
| 2.2 OpenCV简介 | 第14-16页 |
| 第三章 运动目标检测 | 第16-24页 |
| 3.1 概述 | 第16页 |
| 3.2 帧差法 | 第16-19页 |
| 3.2.1 介绍 | 第16-17页 |
| 3.2.2 基本原理 | 第17-18页 |
| 3.2.3 优缺点 | 第18-19页 |
| 3.3 背景差分法 | 第19-21页 |
| 3.3.1 介绍 | 第19页 |
| 3.3.2 基本原理 | 第19-20页 |
| 3.3.3 优缺点 | 第20-21页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第21-24页 |
| 第四章 车流统计与车辆识别 | 第24-36页 |
| 4.1 实验数据 | 第24页 |
| 4.2 车流统计 | 第24-28页 |
| 4.2.1 虚拟线圈法 | 第25-26页 |
| 4.2.2 实验结果 | 第26-28页 |
| 4.3 车辆检测定位 | 第28-29页 |
| 4.4 车型大小识别 | 第29-31页 |
| 4.4.1 车型大小分类方法 | 第29-30页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第30-31页 |
| 4.5 车身颜色识别 | 第31-36页 |
| 4.5.1 HSV颜色空间 | 第31-32页 |
| 4.5.2 车身颜色定义 | 第32-33页 |
| 4.5.3 实验结果 | 第33-36页 |
| 第五章 实验原型系统实现 | 第36-44页 |
| 5.1 实验环境 | 第36页 |
| 5.2 实验原型的框架结构 | 第36-39页 |
| 5.3 主要算法实现 | 第39-44页 |
| 5.3.1 运动目标检测 | 第39-41页 |
| 5.3.2 基于虚拟线圈的车流统计 | 第41页 |
| 5.3.3 车型大小识别 | 第41页 |
| 5.3.4 车身颜色识别 | 第41-44页 |
| 第六章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 6.1 论文总结 | 第44-45页 |
| 6.2 未来展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 攻读研究生期间公开发表的论文 | 第50-51页 |
| 附录 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
