| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·引言 | 第11-13页 |
| ·研究的背景 | 第13-18页 |
| ·智能交通系统中车辆检测新技术 | 第13-14页 |
| ·智能交通系统中的多源信息及其数据融合的国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·研究的主要内容 | 第17-18页 |
| ·本文的主要工作 | 第18-19页 |
| 第2 章数据融合理论 | 第19-28页 |
| ·数据融合算法分析与比较 | 第19-24页 |
| ·常见的数据融合算法 | 第19页 |
| ·Bayes 融合 | 第19-21页 |
| ·经典Dempster-Shafer 证据理论 | 第21-23页 |
| ·Dempster-Shafer 证据理论的优势与限制 | 第23-24页 |
| ·基于数据源可靠性的改进Depmster-Shafer 证据理论融合算法 | 第24-27页 |
| ·经典Dempster-Shafer 证据理论的缺陷 | 第24-25页 |
| ·基于数据源可靠性的融合算法 | 第25-26页 |
| ·改进结果 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 多源交通信息获取及其融合框架 | 第28-47页 |
| ·交通信息的视频检测方法 | 第28-37页 |
| ·视频检测技术概述 | 第28-37页 |
| ·视频检测结果 | 第37页 |
| ·交通信息的磁敏检测方法 | 第37-42页 |
| ·磁敏检测原理 | 第37-38页 |
| ·自适应窗口距离检测算法 | 第38-41页 |
| ·磁敏检测结果 | 第41-42页 |
| ·多源交通信息的融合框架 | 第42-43页 |
| ·整体融合框架 | 第42-43页 |
| ·融合中心结构 | 第43页 |
| ·融合框架下视频与磁敏检测的改进 | 第43-46页 |
| ·磁敏和视频检测结果的不足 | 第43-44页 |
| ·检测结果改进 | 第44-46页 |
| ·本章小节 | 第46-47页 |
| 第4章 基于多源交通信息的数据融合在智能交通系统中的应用 | 第47-58页 |
| ·多源交通信息融合平台设计与实现 | 第47-49页 |
| ·融合接口设计 | 第49-53页 |
| ·磁敏信号特征提取 | 第50-51页 |
| ·视频信号特征提取 | 第51-53页 |
| ·多源交通信息融合 | 第53-57页 |
| ·多源数据关联 | 第53-55页 |
| ·基于数据源可靠性的融合计算 | 第55-56页 |
| ·融合决策 | 第56-57页 |
| ·实验结果及其分析 | 第57-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第61页 |
