视频图像处理技术在智能交通系统中的应用
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外智能交通的发展状况 | 第9-11页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·本文的组织安排 | 第12-13页 |
| 第二章 视频车辆检测技术 | 第13-20页 |
| ·车辆检测技术简介 | 第13-14页 |
| ·视频车辆检测技术简介 | 第14-15页 |
| ·车辆交通视频图像特点和视频目标检测过程 | 第14页 |
| ·常用的视频车辆检测方法 | 第14-15页 |
| ·运动目标检测基本原理 | 第15-19页 |
| ·连续帧间差分法 | 第16-17页 |
| ·光流法 | 第17-18页 |
| ·背景差分法 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于视频的交通信号灯智能控制模型 | 第20-40页 |
| ·车辆的分割和提取方法 | 第20-25页 |
| ·虚拟检测区域以及路口模型说明 | 第25-28页 |
| ·任意位置虚拟检测区域的设置方法 | 第25-26页 |
| ·路口模型示意图以及相关参数说明 | 第26-28页 |
| ·基于虚拟检测区域的车辆流量算法 | 第28-30页 |
| ·交通信号灯动态调整模型的分析和建立 | 第30-32页 |
| ·模型的分析 | 第30页 |
| ·模型的建立 | 第30-32页 |
| ·交通信号灯动态调整模型的实验情况 | 第32-39页 |
| ·OpenCV 开发包简介 | 第32-33页 |
| ·交通信号灯动态调整模型的实验过程和结果分析 | 第33-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 闯红灯违章行为跟踪 | 第40-57页 |
| ·交通异常事件检测和跟踪的研究意义 | 第40页 |
| ·视频目标跟踪技术简介 | 第40-45页 |
| ·块匹配方法 | 第41-42页 |
| ·基于模型匹配的方法 | 第42-43页 |
| ·基于特征的方法 | 第43-45页 |
| ·闯红灯违章行为检测以及车辆跟踪 | 第45-56页 |
| ·本文闯红灯车辆跟踪方法 | 第45-49页 |
| ·闯红灯车辆跟踪实验过程和结果分析 | 第49-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 全文总结和展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间本人发表的文章 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 详细摘要 | 第64-66页 |
