基于视频的汽车流量监测方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-19页 |
| ·选题的背景及意义 | 第8-10页 |
| ·国外智能交通系统的发展 | 第10-13页 |
| ·美国智能交通系统的发展 | 第10-11页 |
| ·日本智能交通系统的发展 | 第11-12页 |
| ·欧洲智能交通系统的发展 | 第12-13页 |
| ·我国智能交通系统的发展 | 第13-14页 |
| ·汽车流量监测技术 | 第14-17页 |
| ·感应式环形线圈监测器 | 第15页 |
| ·地磁监测器 | 第15页 |
| ·微波监测器 | 第15-16页 |
| ·视频监测器 | 第16-17页 |
| ·交通视频监测技术的研究现状及应用前景 | 第17-19页 |
| 第二章 汽车流量监测相关的图像处理技术 | 第19-35页 |
| ·图像数字化 | 第19-20页 |
| ·图像灰度化 | 第20-21页 |
| ·图像平滑 | 第21-25页 |
| ·邻域均值滤波法 | 第22-23页 |
| ·中值滤波法 | 第23-24页 |
| ·维纳滤波方法 | 第24-25页 |
| ·图像分割 | 第25-31页 |
| ·边缘监测型 | 第26-27页 |
| ·阈值型 | 第27-31页 |
| ·数学形态学处理 | 第31-34页 |
| ·图像的膨胀与腐蚀 | 第31-32页 |
| ·图像的开运算和闭运算 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 视频图像的运动目标监测方法 | 第35-42页 |
| ·视频图像的运动目标监测方法 | 第35页 |
| ·实际运用的视频图像的运动目标监测方法介绍 | 第35-36页 |
| ·光流法 | 第35-36页 |
| ·汽车流量监测系统框架 | 第36-37页 |
| ·白天与夜晚场景的区分 | 第37-38页 |
| ·基于背景差值算法的运动目标监测 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 汽车流量监测方法及系统设计 | 第42-59页 |
| ·样本的采集 | 第42-43页 |
| ·汽车流量监测系统框架 | 第43-44页 |
| ·白天与夜晚场景的区分 | 第44-46页 |
| ·白天的车辆流量监测 | 第46-49页 |
| ·监测区域的选取和设置 | 第47-48页 |
| ·白天汽车流量监测 | 第48-49页 |
| ·夜晚汽车流量监测 | 第49-55页 |
| ·车灯的提取 | 第50-51页 |
| ·车灯的形态特征 | 第51-52页 |
| ·合理的车灯组合 | 第52-55页 |
| ·原型系统及实验 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 硕士期间科研成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
