基于视觉的智能交通灯设计
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第9-14页 |
1.1 论文研究背景及意义 | 第9-11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
1.3 论文研究的主要内容 | 第12-14页 |
第2章 基于视觉的智能交通灯硬件平台设计 | 第14-33页 |
2.1 基于视觉的智能交通灯主要原理 | 第14-15页 |
2.2 图像采集模块 | 第15-23页 |
2.2.1 模拟视频前端 | 第16-19页 |
2.2.1.1 图像传感器 | 第16-17页 |
2.2.1.2 视频解码器 | 第17-19页 |
2.2.2 数字图像采集和存储 | 第19-23页 |
2.3 图像处理模块 | 第23-30页 |
2.3.1 常用图像处理平台 | 第23-24页 |
2.3.2 DSP的硬件特点 | 第24-26页 |
2.3.3 DSP的选型 | 第26-28页 |
2.3.4 DSP电路的设计 | 第28-30页 |
2.4 系统电源设计 | 第30-32页 |
2.5 小结 | 第32-33页 |
第3章 基于视觉的智能交通灯软件设计 | 第33-61页 |
3.1 软件总体流程 | 第33-34页 |
3.2 FPGA图像的采集和存储 | 第34-45页 |
3.2.1 视频前端配置 | 第35-37页 |
3.2.2 图像预处理 | 第37-43页 |
3.2.2.1 YCrCb色彩模型 | 第37-40页 |
3.2.2.2 有效像索的识别 | 第40-42页 |
3.2.2.3 图像的切割 | 第42-43页 |
3.2.3 图像的存储 | 第43-45页 |
3.3 DSP车流量提取软件设计 | 第45-59页 |
3.3.1 图像数据的快速读取 | 第45-49页 |
3.3.2 图像的滤波 | 第49-52页 |
3.3.3 运动车辆的提取 | 第52-55页 |
3.3.4 车辆的分割与统计 | 第55-59页 |
3.4 交通灯配时策略 | 第59-60页 |
3.5 小结 | 第60-61页 |
第4章 系统调试和实验结果 | 第61-64页 |
4.1 系统调试 | 第61-62页 |
4.2 实验结果 | 第62-64页 |
第5章 总结与展望 | 第64-66页 |
5.1 总结 | 第64-65页 |
5.2 展望 | 第65-66页 |
参考文献 | 第66-69页 |
致谢 | 第69页 |