交通信息处理系统的研究和实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9-12页 |
| ·ITS 的概念 | 第9-10页 |
| ·ITS 的意义 | 第10页 |
| ·目前各种交通流信息采集技术 | 第10-12页 |
| ·国内外的研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内的研究现状 | 第12页 |
| ·国外的研究现状 | 第12-13页 |
| ·本课题研究的目的意义和主要内容 | 第13-15页 |
| ·研究的目的意义 | 第13-14页 |
| ·研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 第2章 数字图像处理的相关知识 | 第15-28页 |
| ·数字图像处理基本概念 | 第15-17页 |
| ·数字图像预处理 | 第17-22页 |
| ·图像灰度化 | 第17-18页 |
| ·卷积运算 | 第18-19页 |
| ·滤波 | 第19-22页 |
| ·背景差分算法 | 第22页 |
| ·背景自动更新 | 第22-24页 |
| ·边缘检测 | 第24-26页 |
| ·阈值分割算法 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 视频图像的采集 | 第28-43页 |
| ·采集系统的原理图 | 第28-29页 |
| ·图像速率及采集的计算公式 | 第29页 |
| ·视频采集卡的使用 | 第29-31页 |
| ·图像采集卡的工作流程 | 第30-31页 |
| ·采集卡自带的函数 | 第31-35页 |
| ·宏、结构以及常量 | 第31-32页 |
| ·图像的采集 | 第32页 |
| ·采集图像到屏幕 | 第32-33页 |
| ·采集图像到内存 | 第33页 |
| ·基于VC++6.0 的图像采集 | 第33-35页 |
| ·视频图像存储的文件格式 | 第35-39页 |
| ·BMP（位图）文件格式 | 第36-39页 |
| ·读取256 色灰度位图 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 交通流视频图像预处理 | 第43-55页 |
| ·背景差分 | 第44-45页 |
| ·基于先锋遗传算法的阈值分割 | 第45-52页 |
| ·先锋遗传算法的基本原理 | 第45-46页 |
| ·染色体编码 | 第46-47页 |
| ·适应度函数和标定 | 第47-48页 |
| ·交叉概率、变异概率的自适应调整 | 第48-49页 |
| ·图像分割阈值求取 | 第49-52页 |
| ·高斯拉普拉斯边缘检测 | 第52-53页 |
| ·中值滤波 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 图像处理技术的虚拟检测器法检测交通流参数 | 第55-73页 |
| ·运动物体的检测方法 | 第55-58页 |
| ·光流分析法 | 第55-56页 |
| ·时间差分法 | 第56-57页 |
| ·背景减除法 | 第57-58页 |
| ·交通流参数检测的方法 | 第58-59页 |
| ·本文的方法 | 第59-61页 |
| ·系统三维结构 | 第59-60页 |
| ·处理流程 | 第60-61页 |
| ·关键技术 | 第61-65页 |
| ·车辆存在 | 第61-64页 |
| ·符号分析 | 第64-65页 |
| ·参数检测 | 第65-71页 |
| ·车流量统计 | 第65-66页 |
| ·车速度检测 | 第66-69页 |
| ·排队状态和排队长度检测 | 第69页 |
| ·其它参数计算 | 第69-71页 |
| ·检测数据的误差分析与防止 | 第71-72页 |
| ·系统其它功能 | 第72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 机动车辆违章检测技术的研究 | 第73-93页 |
| ·常用的车辆检测算法 | 第73-76页 |
| ·宏观检测法 | 第73-74页 |
| ·微观检测法 | 第74-76页 |
| ·基于形态学边缘检测和背景差分的车辆检测算法 | 第76-79页 |
| ·车辆违章行为检测算法 | 第79-83页 |
| ·车辆闯红灯检测 | 第79-81页 |
| ·车辆违章停车检测 | 第81-83页 |
| ·背景更新算法研究 | 第83-88页 |
| ·常用的背景更新算法 | 第84-86页 |
| ·基于统计平均的背景更新算法 | 第86-88页 |
| ·试验结果及分析 | 第88-93页 |
| ·实验结果 | 第88-90页 |
| ·实验结果分析 | 第90-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-96页 |
