| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 我国道路交通安全状况 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究概况 | 第11-13页 |
| 1.3.1 国外交通事故预测研究 | 第11-12页 |
| 1.3.2 国内交通事故预测研究 | 第12-13页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第13-15页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 道路交通事故预测概况 | 第17-32页 |
| 2.1 道路交通事故预测概述 | 第17-22页 |
| 2.1.1 预测相关概述 | 第17-19页 |
| 2.1.2 预测方法选择 | 第19-20页 |
| 2.1.3 预测基本流程 | 第20-22页 |
| 2.2 道路交通事故影响因素分析 | 第22-27页 |
| 2.2.1 人的因素 | 第22-24页 |
| 2.2.2 车的因素 | 第24-25页 |
| 2.2.3 道路环境因素 | 第25-26页 |
| 2.2.4 异常天气影响 | 第26-27页 |
| 2.3 道路交通事故多发位置鉴别 | 第27-31页 |
| 2.3.1 事故多发位置的定义 | 第27页 |
| 2.3.2 事故多发位置鉴别的目的与意义 | 第27-28页 |
| 2.3.3 事故多发位置的鉴别方法 | 第28-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 相似度计算概况 | 第32-50页 |
| 3.1 概述 | 第32-36页 |
| 3.1.1 相似度计算研究背景 | 第32-33页 |
| 3.1.2 相关应用领域 | 第33-36页 |
| 3.2 主要相似度计算方法 | 第36-39页 |
| 3.2.1 向量空间余弦相似度 | 第37-38页 |
| 3.2.2 皮尔逊相关系数相似度 | 第38-39页 |
| 3.2.3 杰卡德(Jaccard)相关系数相似度 | 第39页 |
| 3.3 相似度计算方法ObjectSim | 第39-49页 |
| 3.3.1 传统相似度计算模型 | 第39-42页 |
| 3.3.2 新型相似度计算方法ObjectSim | 第42-47页 |
| 3.3.3 随机游走模型 | 第47-48页 |
| 3.3.4 加权法则 | 第48-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 相似度计算在交通事故预测中应用 | 第50-59页 |
| 4.1 道路视频采集方式 | 第50-54页 |
| 4.2 预测模型构建 | 第54-57页 |
| 4.3 预测过程描述 | 第57-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 视频相似度计算算法实现 | 第59-67页 |
| 5.1 计算模型 | 第59-61页 |
| 5.2 算法实现 | 第61-62页 |
| 5.3 实验分析及对比 | 第62-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结展望 | 第67-69页 |
| 6.1 总结与创新点 | 第67-68页 |
| 6.2 研究展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录 攻读硕士期间发表的论文及参与项目 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |