| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-14页 |
| ·研究背景 | 第9-12页 |
| ·智能运输系统概论 | 第9-10页 |
| ·交通信息采集与处理技术 | 第10-11页 |
| ·检测器布点问题及其研究意义 | 第11-12页 |
| ·研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 交通检测器优化布点方法综述 | 第14-23页 |
| ·基于交通流量估计的优化布点方法 | 第14-19页 |
| ·聚类分析与逐步回归分析结合的方法 | 第14-15页 |
| ·0-1 整数规划模型 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘方法 | 第16-17页 |
| ·图论方法 | 第17-19页 |
| ·基于行程时间估计的优化布点方法 | 第19-21页 |
| ·聚类分析与神经网络建模的方法 | 第19-20页 |
| ·区间平均速度推算方法 | 第20-21页 |
| ·基于 OD 矩阵估计的优化布点方法 | 第21-22页 |
| ·马儿可夫决策方法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 知识准备 | 第23-34页 |
| ·车牌自动识别技术介绍 | 第23-26页 |
| ·车牌识别原理 | 第23-25页 |
| ·车牌识别技术应用 | 第25-26页 |
| ·交通量调查方法 | 第26-28页 |
| ·人工计数法 | 第27-28页 |
| ·浮动车法（Floating Car Method） | 第28页 |
| ·机械计数法 | 第28页 |
| ·行程时间调查方法 | 第28-31页 |
| ·浮动车调查方法 | 第28-30页 |
| ·改进的牌照识别法 | 第30-31页 |
| ·图论知识 | 第31-34页 |
| ·图的概念 | 第31页 |
| ·有向图的概念 | 第31-32页 |
| ·图的连通性及加权图 | 第32-34页 |
| 第四章 城市交通检测器优化布点综合法 | 第34-47页 |
| ·优化布点综合法的研究路线 | 第34-36页 |
| ·问题描述 | 第34页 |
| ·研究路线 | 第34-36页 |
| ·基于行程时间估计的主路车牌识别系统优化布设 | 第36-38页 |
| ·布设原则 | 第36页 |
| ·布设步骤 | 第36-38页 |
| ·基于交通流量估计的城市路网固定检测器优化布设 | 第38-45页 |
| ·路段权重的确定 | 第39-42页 |
| ·基于图论的城市路网检测器优化布设 | 第42-44页 |
| ·基于相似性分析的区域路网检测器优化布设 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 仿真分析 | 第47-59页 |
| ·仿真环境描述 | 第47-50页 |
| ·仿真工具选择 | 第47页 |
| ·模拟方案设计 | 第47-49页 |
| ·仿真参数选择 | 第49-50页 |
| ·优化布点综合法仿真分析 | 第50-59页 |
| ·基于行程时间的车牌照识别系统优化布设 | 第50-52页 |
| ·基于图论的城市路网检测器优化布设 | 第52-54页 |
| ·基于相似性分析的区域路网检测器优化布设 | 第54-59页 |
| 第六章 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·结论 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录A 相似性分析路网相关系数矩阵 | 第64-65页 |
| 附录B 不同相似性指标下的相似性矩阵 | 第65-69页 |
| 个人简历、 硕士期间发表的论文及参加的科研项目 | 第69页 |