基于图像处理的智能交通监控系统的研究与实现

摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
第一章 绪论	第12-22页
·智能交通系统概述	第12页
·国内外智能交通系统研究现状	第12-19页
·智能交通系统的运动车辆检测技术	第14-17页
·基于视频的运动车辆检测发展概况	第17-19页
·论文的主要内容和结构	第19-22页
·主要研究内容	第19-20页
·论文结构安排	第20-22页
第二章 运动目标检测和跟踪原理	第22-34页
·运动目标检测和跟踪的基本问题	第22-25页
·运动目标检测和跟踪分类	第22-23页
·运动目标检测和跟踪关键问题	第23-25页
·运动目标检测技术	第25-29页
·帧间差分法	第25-26页
·光流法	第26-28页
·背景差分法	第28-29页
·运动目标跟踪技术	第29-32页
·基于分割的方法	第29-31页
·基于视窗的方法	第31-32页
·本章小结	第32-34页
第三章 基于图像处理的智能交通视频监控系统设计	第34-50页
·基于图像处理的智能交通视频监控系统的总体设计	第34-35页
·基于图像处理的智能交通视频监控系统硬件设计	第35-41页
·EC5-1719CLDNA硬件平台	第36-38页
·CCD与USB摄像头	第38-40页
·图像采集卡	第40-41页
·基于图像处理的智能交通视频监控系统软件设计	第41-49页
·系统的开发环境	第41-42页
·系统软件总体流程	第42-44页
·视频图像采集模块	第44-46页
·视频图像预处理模块	第46页
·运动车辆检测和跟踪模块	第46-47页
·车辆违规设定模块	第47-48页
·违规响应模块	第48-49页
·本章小结	第49-50页
第四章 运动车辆检测和跟踪算法的研究与实现	第50-66页
·运动车辆检测算法	第50-54页
·混合高斯模型算法	第50-52页
·混合高斯算法的实现	第52-53页
·混合高斯算法的改进	第53-54页
·运动目标跟踪算法	第54-59页
·CamShift运动目标跟踪算法	第54-57页
·CamShift算法的实现	第57-58页
·CamShift算法的改进	第58-59页
·运动车辆检测和跟踪的总体流程	第59-65页
·前景检测模块	第61页
·新运动车辆检测模块	第61-62页
·运动车辆跟踪模块	第62-63页
·运动车辆轨迹生成	第63-65页
·跟踪流程模块	第65页
·本章小结	第65-66页
第五章 基于图像处理的智能交通视频监控系统的实现	第66-86页
·系统主界面	第66页
·监控视频采集	第66-67页
·视频图像预处理	第67-70页
·灰度化	第67-69页
·图像平滑	第69-70页
·路口红绿灯时间智能优化管理	第70-71页
·车辆违规定义	第71-72页
·车辆闯红灯违规	第72-73页
·车辆禁行、禁停区域违规	第73-75页
·车辆逆行违规	第75-77页
·车辆相撞违规	第77-79页
·车辆超速违规	第79-81页
·违规响应模块	第81-84页
·本章小结	第84-86页
第六章 系统实验结果和分析	第86-94页
·试验环境	第86-87页
·运动车辆检测和跟踪试验结果及分析	第87-88页
·车辆违规判定试验结果及分析	第88-93页
·系统设置界面	第88-90页
·车辆违规响应	第90-91页
·违规记录管理	第91-93页
·影响试验结果的因素	第93页
·本章小结	第93-94页
第七章 总结和展望	第94-96页
·总结	第94页
·展望	第94-96页
致谢	第96-98页
参考文献	第98-104页
硕士期间发表的论文	第104-106页
附录	第106-121页