| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题的研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的研究内容及创新点 | 第14页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 基于高速公路监控视频的恶劣天气检测算法研究 | 第16-41页 |
| 2.1 恶劣天气危害性分析 | 第16页 |
| 2.2 高速公路恶劣天气视频特点分析 | 第16-18页 |
| 2.3 基于Canny边缘的雾天检测算法 | 第18-24页 |
| 2.3.1 图像边缘提取 | 第19-22页 |
| 2.3.2 边缘密度分析及能见度评估 | 第22-23页 |
| 2.3.3 雾天检测效果 | 第23-24页 |
| 2.4 基于反光度及图像锐度的雨天检测算法 | 第24-30页 |
| 2.4.1 道路图像提取 | 第25-26页 |
| 2.4.2 道路图像反光度计算 | 第26-27页 |
| 2.4.3 道路图像平均锐度计算 | 第27-28页 |
| 2.4.4 道路湿滑程度评估 | 第28-29页 |
| 2.4.5 雨天检测效果 | 第29-30页 |
| 2.5 基于积雪颜色模型的雪天检测算法 | 第30-35页 |
| 2.5.1 感兴趣区域选取 | 第30-31页 |
| 2.5.2 基于HSV空间颜色向量的提取与建模 | 第31-34页 |
| 2.5.3 高光照下误检排除 | 第34页 |
| 2.5.4 雪天检测效果 | 第34-35页 |
| 2.6 实验结果数据统计与分析 | 第35-39页 |
| 2.6.1 实验环境 | 第35-36页 |
| 2.6.2 实验数据集 | 第36-38页 |
| 2.6.3 实验结果统计与分析 | 第38-39页 |
| 2.7 本章小结 | 第39-41页 |
| 第3章 基于车辆跟踪的实时交通异常状况检测研究 | 第41-52页 |
| 3.1 运动车辆检测 | 第42-45页 |
| 3.1.1 运动车辆检测实现方法 | 第42-44页 |
| 3.1.2 运动车辆检测实验效果与对比 | 第44-45页 |
| 3.2 背景重建与更新 | 第45-48页 |
| 3.2.1 背景重建与更新实现方法 | 第45-47页 |
| 3.2.2 背景重建实验效果与对比 | 第47-48页 |
| 3.3 车辆跟踪与异常状况判断 | 第48-50页 |
| 3.4 交通异常检测结果与分析 | 第50-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 高速公路恶劣天气及交通状况智能分析系统实现 | 第52-65页 |
| 4.1 系统总体设计 | 第52-54页 |
| 4.1.1 系统主要功能模块 | 第52页 |
| 4.1.2 系统处理流程 | 第52-54页 |
| 4.2 系统功能特点 | 第54-55页 |
| 4.3 系统与监控平台的交互 | 第55-58页 |
| 4.3.1 视频流获取 | 第56-57页 |
| 4.3.2 视频流解码 | 第57-58页 |
| 4.4 系统运行效果 | 第58-64页 |
| 4.4.1 系统主界面 | 第58-59页 |
| 4.4.2 历史视频分析 | 第59-60页 |
| 4.4.3 在线实时视频分析 | 第60-61页 |
| 4.4.4 辅助功能 | 第61-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第71页 |