基于车载视频的占用公交车道违章检测算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 车道检测与车牌提取技术存在的难点 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 2 图像预处理方法分析 | 第14-19页 |
| 2.1 图像的灰度处理 | 第14-15页 |
| 2.2 图像的滤波处理 | 第15-16页 |
| 2.3 图像的边缘检测 | 第16-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 3 公交车道违章检测算法技术方案 | 第19-24页 |
| 3.1 算法整体框架 | 第20-21页 |
| 3.2 车道检测与判别模块简介 | 第21-22页 |
| 3.3 车牌检测与分类模块简介 | 第22-23页 |
| 3.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 4 车道的检测与判别 | 第24-41页 |
| 4.1 车道检测预处理 | 第25-27页 |
| 4.2 基于改进HOUGH变换的车道检测 | 第27-30页 |
| 4.3 基于SVM的公交车道判别 | 第30-32页 |
| 4.4 车道筛选和状态判定 | 第32-36页 |
| 4.5 实验结果 | 第36-39页 |
| 4.6 本章小结 | 第39-41页 |
| 5 车牌的检测与分类 | 第41-63页 |
| 5.1 车牌检测预处理 | 第41-43页 |
| 5.2 基于ADABOOST的车牌检测 | 第43-53页 |
| 5.3 基于颜色和SVM的车牌分类 | 第53-58页 |
| 5.4 实验结果 | 第58-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 6 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 研究内容与回顾 | 第63-64页 |
| 6.2 进一步展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录1攻读学位期间取得的成果 | 第70页 |
