基于车型识别的大货车违章视频监测系统
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·智能监控系统现状分析 | 第7-12页 |
| ·智能交通系统 | 第7-9页 |
| ·智能交通监控系统现状及发展趋势 | 第9-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-13页 |
| ·本文的内容安排 | 第13-14页 |
| 第二章 大货车违章视频监测系统的体系结构 | 第14-18页 |
| ·硬件系统结构 | 第14-15页 |
| ·硬件体系结构 | 第14-15页 |
| ·工作原理 | 第15页 |
| ·软件系统结构 | 第15-17页 |
| ·软件系统总体流程 | 第15-16页 |
| ·软件系统体系结构 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 车辆定位及车辆图像预处理 | 第18-28页 |
| ·车辆目标定位 | 第19-24页 |
| ·传统的运动目标检测 | 第19-22页 |
| ·线性拟合法 | 第22-24页 |
| ·预处理 | 第24-28页 |
| ·图像平滑 | 第24-25页 |
| ·边缘检测 | 第25-28页 |
| 第四章 车型特征提取 | 第28-45页 |
| ·车型识别技术概述 | 第28-30页 |
| ·车型识别技术概念 | 第28页 |
| ·车型识别技术分类 | 第28-30页 |
| ·全局特征提取 | 第30-34页 |
| ·细节特征提取 | 第34-44页 |
| ·图像分割 | 第34页 |
| ·Hough 变换分割图像 | 第34-37页 |
| ·基于RGB 彩色模型的图像分割 | 第37-43页 |
| ·细节特征提取 | 第43-44页 |
| ·车型分类 | 第44-45页 |
| 第五章 算法实现及评价 | 第45-52页 |
| ·系统开发原则 | 第45-46页 |
| ·实时性 | 第45页 |
| ·准确性 | 第45-46页 |
| ·智能性 | 第46页 |
| ·系统开发环境 | 第46-48页 |
| ·硬件开发环境 | 第46-47页 |
| ·软件开发环境 | 第47-48页 |
| ·系统实现 | 第48-52页 |
| ·数字视频采集模块的实现 | 第48页 |
| ·黄牌照车辆目标识别模块的实现 | 第48页 |
| ·车辆违章监测模块的实现 | 第48-50页 |
| ·信息存储管理模块的实现 | 第50-52页 |
| 第六章 总结和展望 | 第52-54页 |
| ·主要工作总结 | 第52页 |
| ·论文不足和改进 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
