基于视频处理的指定路段车流量检测方法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 前言 | 第8-13页 |
| 1.1 引言 | 第8页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.3 技术难点 | 第9-10页 |
| 1.4 车流量检测技术现状 | 第10-11页 |
| 1.5 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.6 本文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 车流量检测系统硬件结构和原理 | 第13-19页 |
| 2.1 基于达芬奇车流量检测系统硬件结构 | 第13-14页 |
| 2.2 达芬奇芯片介绍 | 第14-15页 |
| 2.3 达芬奇SOC硬件架构 | 第15-16页 |
| 2.4 达芬奇SOC软件架构 | 第16-17页 |
| 2.5 DAVINCI嵌入式应用程序设计流程 | 第17-18页 |
| 2.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 车流量检测总体结构和车辆检测模块设计 | 第19-36页 |
| 3.1 车流量检测方法总体结构 | 第19-20页 |
| 3.2 图像预处理模块 | 第20-26页 |
| 3.2.1 图像数字化 | 第20-21页 |
| 3.2.2 彩色转灰度 | 第21-22页 |
| 3.2.3 图像平滑 | 第22页 |
| 3.2.4 图像的增强 | 第22-26页 |
| 3.3 倾斜校正模块 | 第26-29页 |
| 3.3.1 霍夫空间 | 第26-28页 |
| 3.3.2 道路倾角校正 | 第28-29页 |
| 3.4 阴影消除模块 | 第29-31页 |
| 3.4.1 HSV颜色空间 | 第30页 |
| 3.4.2 阴影消除算法 | 第30-31页 |
| 3.5 背景建模模块 | 第31-34页 |
| 3.5.1 平均背景模型 | 第31-32页 |
| 3.5.2 混合高斯背景建模 | 第32-34页 |
| 3.6 前景提取模块 | 第34-35页 |
| 3.7 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 车辆计数模块算法及实验结果 | 第36-50页 |
| 4.1 车辆外接矩形提取算法 | 第36-40页 |
| 4.1.1 阈值分割 | 第36-38页 |
| 4.1.2 区域检出 | 第38-39页 |
| 4.1.3 区域融合 | 第39-40页 |
| 4.2 车流量计算 | 第40-41页 |
| 4.3 交通拥塞判断 | 第41-42页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第42-49页 |
| 4.4.1 道路倾斜校正实验结果 | 第42-43页 |
| 4.4.2 混合高斯背景建模实验结果 | 第43-45页 |
| 4.4.3 前景提取实验结果 | 第45页 |
| 4.4.4 现场实验结果及分析 | 第45-49页 |
| 4.5 本章总结 | 第49-50页 |
| 第五章 结论与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 结论 | 第50-51页 |
| 5.2 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 附录A | 第55-57页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
