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智能交通监控中的视频处理方法与系统

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 智能交通系统简介第9-10页
        1.1.1 智能交通系统概念第9-10页
        1.1.2 智能交通系统构成与研究领域第10页
    1.2 视频监测系统研究现状第10-12页
        1.2.1 国外视频监测系统第10-11页
        1.2.2 国内视频监测系统第11-12页
    1.3 研究背景与研究内容第12-13页
    1.4 论文结构第13-15页
第2章 交通视频图像处理中的理论基础第15-29页
    2.1 图像颜色空间第15-16页
        2.1.1 RGB模式第15页
        2.1.2 YUV模式第15页
        2.1.3 YCbCr空间第15-16页
    2.2 图像抖动消除第16-19页
        2.2.1 全搜索算法(FS)第17页
        2.2.2 三步搜索算法(TSS)第17-18页
        2.2.3 菱形搜索算法(DS)第18-19页
    2.3 图像前景提取第19-23页
        2.3.1 光流法第19-22页
        2.3.2 背景相减法第22-23页
        2.3.3 帧间差分法第23页
    2.4 图像背景提取第23-26页
        2.4.1 多帧取平均算法第24-25页
        2.4.2 统计直方图算法第25-26页
    2.5 图像形态学处理第26-27页
        2.5.1 图像腐蚀第26-27页
        2.5.2 图像膨胀第27页
    2.6 本章小结第27-29页
第3章 交通视频图像预处理与违规判别第29-47页
    3.1 图像背景提取与更新第29-31页
        3.1.1 背景提取第29-30页
        3.1.2 图像背景更新第30-31页
    3.2 图像目标提取与跟踪第31-37页
        3.2.1 目标提取第31-34页
        3.2.2 目标跟踪第34-36页
        3.2.3 背景更新算法优化第36-37页
    3.3 车辆触压黄线行为定义与判别第37-41页
        3.3.1 判别准则与公式第38-39页
        3.3.2 结果与分析第39页
        3.3.3 阴影去除第39-41页
    3.4 车辆逆向行驶行为定义与判别第41-43页
        3.4.1 判别准则与公式第42-43页
        3.4.2 结果与分析第43页
    3.5 车辆占用应急车道行为定义与判别第43-45页
        3.5.1 判别准则与公式第44-45页
        3.5.2 结果与分析第45页
    3.6 本章小结第45-47页
第4章 车流量提取与弯道优化第47-55页
    4.1 道路车流量提取第47-50页
        4.1.1 车流量检测算法第47页
        4.1.2 车流量检测算法改进第47-50页
    4.2 弯道路面算法优化与改进第50-54页
        4.2.1 弯道边界模拟第50-53页
            4.2.1.1 小二乘法第50-52页
            4.2.1.2 线拟合实际应用第52-53页
        4.2.2 弯道监控算法优化第53-54页
    4.3 本章总结第54-55页
第5章 交通视频监控系统构建与方法第55-71页
    5.1 系统组织与结构第55-56页
    5.2 数据获取系统第56-58页
    5.3 控制系统第58-60页
        5.3.1 运动控制第58-59页
        5.3.2 功能控制第59-60页
    5.4 数据分析系统第60-69页
        5.4.1 行为判别与抓拍方法第60-61页
        5.4.2 轨迹预测抓拍方法第61-64页
        5.4.3 逆向行驶抓拍优化第64-67页
        5.4.4 曲边道路位置预测优化第67-69页
    5.5 数据发送系统第69页
    5.6 系统工作流程图第69-70页
    5.7 本章总结第70-71页
第6章 总结与展望第71-73页
    6.1 本文工作总结第71-72页
    6.2 未来工作展望第72-73页
致谢第73-75页
硕士期间科研成果第75-77页
参考文献第77-80页

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