基于视频的车速检测及超速报警系统
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 车辆检测 | 第10页 |
| 1.2.2 车速检测 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 技术基础 | 第13-24页 |
| 2.1 数字图像 | 第13页 |
| 2.2 彩色图像与灰度化 | 第13-15页 |
| 2.2.1 RGB彩色空间 | 第14页 |
| 2.2.2 灰度化 | 第14-15页 |
| 2.3 数学形态学 | 第15-18页 |
| 2.3.1 形态学运算 | 第15-18页 |
| 2.3.2 形态学的应用 | 第18页 |
| 2.4 视觉测量的基础理论 | 第18-21页 |
| 2.5 基于视频的车速检测原理 | 第21-22页 |
| 2.6 基于视频的车速检测方法 | 第22-23页 |
| 2.6.1 虚拟线圈车速检测 | 第22-23页 |
| 2.6.2 特征匹配车速检测 | 第23页 |
| 2.7 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 车辆检测 | 第24-42页 |
| 3.1 视频图像采集 | 第24-25页 |
| 3.2 运动车辆检测算法的基本原理 | 第25-26页 |
| 3.2.1 光流法 | 第25页 |
| 3.2.2 背景差分法 | 第25页 |
| 3.2.3 帧间差分法 | 第25-26页 |
| 3.3 车辆检测区以及相关概念 | 第26-28页 |
| 3.3.1 车辆检测区 | 第26-27页 |
| 3.3.2 车辆标记域 | 第27页 |
| 3.3.3 车辆检测区、车辆标记域和ROI | 第27-28页 |
| 3.4 基于车辆检测区的车辆检测算法 | 第28-41页 |
| 3.4.1 VDZ与SDZ的设置 | 第29页 |
| 3.4.2 图像预处理 | 第29-38页 |
| 3.4.3 车辆提取 | 第38-39页 |
| 3.4.4 实验结果 | 第39-40页 |
| 3.4.5 算法分析与讨论 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 车速检测 | 第42-58页 |
| 4.1 基于视频的车速检测系统架构 | 第42-44页 |
| 4.2 车速检测算法 | 第44-52页 |
| 4.2.1 参考点检测与匹配 | 第44-49页 |
| 4.2.2 物理坐标变换 | 第49-51页 |
| 4.2.3 速度修正 | 第51-52页 |
| 4.3 实验结果 | 第52-55页 |
| 4.4 算法分析与讨论 | 第55-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 车辆超速检测系统 | 第58-63页 |
| 5.1 系统框架 | 第58-61页 |
| 5.2 系统使用说明 | 第61-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第68页 |
