| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 主要缩略词 | 第15-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-38页 |
| 1.1 研究背景 | 第17-18页 |
| 1.2 高速路网的信息系统及其进展 | 第18-21页 |
| 1.2.1 高速公路三大系统端倪 | 第18-19页 |
| 1.2.2 基于W-DMDU的全IP化系统 | 第19-20页 |
| 1.2.3 路况视频检测系统 | 第20-21页 |
| 1.3 高速路网视频信息支撑系统 | 第21-24页 |
| 1.3.1 高速路网视频信息的特点 | 第21页 |
| 1.3.2 视频信息支撑系统内涵与地位 | 第21-23页 |
| 1.3.3 视频信息支撑系统的模块组成 | 第23-24页 |
| 1.4 ITS系统架构现状 | 第24-26页 |
| 1.5 视频信息支撑算法研究现状 | 第26-32页 |
| 1.5.1 视频图像质量评价 | 第26-28页 |
| 1.5.2 视频图像去模糊 | 第28-30页 |
| 1.5.3 视频车型识别分类 | 第30-31页 |
| 1.5.4 交通"虚拟现实"模型 | 第31-32页 |
| 1.6 论文主要工作 | 第32-35页 |
| 1.6.1 路网视频信息支撑系统的难点简析 | 第32-33页 |
| 1.6.2 研究内容与科研项目 | 第33-35页 |
| 1.7 论文组织结构 | 第35-38页 |
| 第2章 基于LDM~3高速路网视频支撑系统构建 | 第38-50页 |
| 2.1 LDM~3平台内涵 | 第38-39页 |
| 2.2 LDM~3模型架构 | 第39-42页 |
| 2.2.1 分层架构 | 第39-40页 |
| 2.2.2 LDM~3层间协同 | 第40-41页 |
| 2.2.3 LDM~3分层动态地图模型 | 第41-42页 |
| 2.3 大数据中心与数据流程 | 第42-45页 |
| 2.4 网络负载动态均衡 | 第45-49页 |
| 2.4.1 优化遗传算法的负载均衡策略 | 第45-47页 |
| 2.4.2 仿真实验分析 | 第47-49页 |
| 2.5 小结 | 第49-50页 |
| 第3章 路网视频图像质量评测 | 第50-69页 |
| 3.1 概述 | 第50页 |
| 3.2 基于HVS和四元数的彩色图像质量评价 | 第50-63页 |
| 3.2.1 人类视觉系统HVS及其数学模型 | 第50-55页 |
| 3.2.2 四元数 | 第55-56页 |
| 3.2.3 基于HVS和四元数的彩色图像质量评价方法 | 第56-58页 |
| 3.2.4 仿真实验分析 | 第58-63页 |
| 3.3 基于变分无参考图像质量评测 | 第63-68页 |
| 3.3.1 总变分 | 第63-64页 |
| 3.3.2 总变分与图像质量的关系 | 第64-65页 |
| 3.3.3 仿真实验及分析 | 第65-68页 |
| 3.4 小结 | 第68-69页 |
| 第4章 路网视频图像恢复增强 | 第69-86页 |
| 4.1 概述 | 第69页 |
| 4.2 空间自适应全变分SATV正则化的图像恢复 | 第69-77页 |
| 4.2.1 图像去卷积 | 第69-70页 |
| 4.2.2 SATV模型 | 第70-72页 |
| 4.2.3 优化算法 | 第72-73页 |
| 4.2.4 仿真实验分析 | 第73-77页 |
| 4.3 基于CLIP的改进暗原色先验图像去雾增强 | 第77-85页 |
| 4.3.1 去雾算法模型与暗原色先验 | 第77-79页 |
| 4.3.2 基于透射率色彩空间的改进算法 | 第79-82页 |
| 4.3.3 仿真实验分析 | 第82-85页 |
| 4.4 小结 | 第85-86页 |
| 第5章 基于视频车型识别检测 | 第86-99页 |
| 5.1 概述 | 第86页 |
| 5.2 稀疏编码的车型分类 | 第86-92页 |
| 5.2.1 算法流程 | 第86-87页 |
| 5.2.2 混合高斯GMM的背景建模 | 第87-89页 |
| 5.2.3 车辆稀疏编码 | 第89-91页 |
| 5.2.4 分类器 | 第91-92页 |
| 5.3 实验分析 | 第92-97页 |
| 5.3.1 实验环境 | 第92-93页 |
| 5.3.2 实验结果分析 | 第93-97页 |
| 5.4 小结 | 第97-99页 |
| 第6章 路况虚拟现实展现 | 第99-113页 |
| 6.1 模块设计 | 第99-101页 |
| 6.2 基于路况实测参数的微观交通流模型 | 第101-104页 |
| 6.2.1 微观交通流模型 | 第101-102页 |
| 6.2.2 基于实测交通参数的微观交通流模型改进 | 第102-103页 |
| 6.2.3 交通流微观模型构建 | 第103-104页 |
| 6.3 虚拟现实模型 | 第104-108页 |
| 6.3.1 场景安排与车辆生成 | 第104-105页 |
| 6.3.2 入出口参数与车辆运动状态调节 | 第105-108页 |
| 6.4 虚拟现实仿真 | 第108-112页 |
| 6.4.1 路段微观交通虚拟仿真 | 第108-111页 |
| 6.4.2 3D建模虚拟现实仿真 | 第111-112页 |
| 6.5 小结 | 第112-113页 |
| 第7章 "宁淮"高速网络视频系统技术实现 | 第113-121页 |
| 7.1 系统结构 | 第113-114页 |
| 7.2 功能模块组成 | 第114页 |
| 7.3 基于动态分层地图展示 | 第114-120页 |
| 7.3.1 交通事件检测窗口 | 第115-116页 |
| 7.3.2 能见度监测窗口 | 第116页 |
| 7.3.3 移动终端的视频采集、发布 | 第116-117页 |
| 7.3.4 地图界面路网态势与路段微观虚拟现实 | 第117-118页 |
| 7.3.5 路网数据统计分析 | 第118-119页 |
| 7.3.6 系统资源管理 | 第119-120页 |
| 7.4 小结 | 第120-121页 |
| 第8章 总结与展望 | 第121-123页 |
| 8.1 特点、创新 | 第121-122页 |
| 8.2 后续展望 | 第122-123页 |
| 参考文献 | 第123-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 攻博期间成果 | 第134-136页 |