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车载接触网运行状态检测装置研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 课题背景与研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 国内接触网检测研究第11-12页
        1.2.2 国外接触网检测研究第12-13页
    1.3 6C系统简介第13-14页
    1.4 本文主要工作与组织结构第14-17页
        1.4.1 本文主要工作内容第14-15页
        1.4.2 论文组织结构第15-17页
第二章 检测原理与系统硬件设计第17-27页
    2.1 接触网相关参数理解第17-20页
        2.1.1 接触网的组成及特点第17-18页
        2.1.2 接触网几何参数第18-19页
        2.1.3 接触网受流参数第19-20页
    2.2 CCLM系统功能及检测原理第20-22页
        2.2.1 系统功能第21页
        2.2.2 CCLM中几何参数检测的原理第21-22页
        2.2.3 CCLM中受流参数检测的原理第22页
    2.3 检测系统硬件设计第22-23页
    2.4 视频检测摄像机定标第23-25页
        2.4.1 摄像机属性配置第24页
        2.4.2 摄像机位置确定第24页
        2.4.3 像素值与实际值的换算第24-25页
    2.5 检测难点与解决方案第25-26页
    本章小结第26-27页
第三章 接触网检测视频图像去雾霾第27-37页
    3.1 检测视频图像去雾霾的背景与意义第27-28页
        3.1.1 背景第27页
        3.1.2 雾霾对图像的影响第27页
        3.1.3 接触网检测图像去雾霾的意义第27-28页
    3.2 接触网检测视频图像去雾霾技术第28-34页
        3.2.1 图像增强第28页
        3.2.2 基于直方图均衡化的图像去雾霾方法第28-30页
        3.2.3 基于小波变换的图像去雾霾方法第30-32页
        3.2.4 基于MSR算法的接触网监控图像去雾霾算法第32-34页
    3.3 接触网检测视频图像去雾霾效果分析第34-36页
        3.3.1 检测图像去雾霾效果的客观评估标准第34-35页
        3.3.2 检测图像去雾霾效果比较第35-36页
    本章小结第36-37页
第四章 接触线几何参数提取与受流参数分析第37-48页
    4.1 基于Harris的角点特征检测第37-40页
        4.1.1 Harris基本原理第37-39页
        4.1.2 Harris算法流程第39页
        4.1.3 Harris角点的性质第39-40页
    4.2 改进的Harris角点检测第40-43页
        4.2.1 基于相邻像素取差法的时间优化第40-41页
        4.2.2 基于感兴趣区域参数检测的时间优化第41-43页
        4.2.3 目标角点提取第43页
    4.3 接触线几何参数提取第43-46页
    4.4 接触线受流参数分析第46-47页
    本章小结第47-48页
第五章 接触网缺陷定位与鸟窝识别第48-58页
    5.1 基于计算机视觉技术的缺陷定位原理第48-49页
    5.2 图像预处理第49-52页
        5.2.1 直方图均衡化第49-50页
        5.2.2 微分处理第50-51页
        5.2.3 腐蚀与平滑处理第51-52页
    5.3 支柱号牌提取第52-53页
        5.3.1 支柱号牌区域的分割第52页
        5.3.2 支柱号牌的再处理第52-53页
    5.4 字符分割第53-54页
    5.5 基于SVM的字符识别第54-55页
        5.5.1 支持向量机第54-55页
        5.5.2 基于SVM的支柱号识别第55页
    5.6 鸟窝识别第55-57页
        5.6.1 鸟窝预警的背景与意义第55-56页
        5.6.2 基于Phog的鸟窝分类器设计第56-57页
        5.6.3 鸟窝分类器测试第57页
    本章小结第57-58页
第六章 车载接触网运行状态检测装置系统软件的设计第58-68页
    6.1 系统软件设计概述第58-59页
        6.1.1 系统软件实现功能第58-59页
        6.1.2 系统软件总体框架第59页
    6.2 模块化设计第59-64页
        6.2.1 预设置模块第60-61页
        6.2.2 图像去雾霾模块第61页
        6.2.3 支柱号识别模块第61-62页
        6.2.4 弓网视频处理模块第62-63页
        6.2.5 鸟窝识别模块第63-64页
    6.3 弓网视频检测界面设计第64-67页
    本章小结第67-68页
结论第68-70页
参考文献第70-73页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第73-74页
致谢第74页

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