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基于DM6446的智能交通信息采集系统及其关键技术研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第12-19页
    1.1 研究背景及意义第12-14页
        1.1.1 智能交通系统第12页
        1.1.2 交通信息第12-14页
    1.2 视频交通信息获取的优势第14-15页
    1.3 本论文的主要工作及章节安排第15-19页
        1.3.1 论文的主要工作第15-17页
        1.3.2 论文的章节安排第17-19页
第二章 系统硬件平台第19-29页
    2.1 DM6446 内核结构第19-22页
        2.1.1 ARM 系统第20页
        2.1.2 DSP 系统第20-21页
        2.1.3 视频处理子系统第21-22页
    2.2 DaVinci 技术软件架构第22-24页
        2.2.1 Codec Engine 概述第23页
        2.2.2 xDAIS 和 xDM第23-24页
    2.3 DaVinci 开发方法第24-27页
        2.3.1 建立 DaVinci 工具链第25-26页
        2.3.2 创建 Codec Server第26-27页
    2.4 SEED-DVS6446 开发平台第27-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第三章 基于 DM6446 的基本交通信息采集第29-51页
    3.1 图像预处理第29-33页
        3.1.1 图像颜色空间转换第30页
        3.1.2 噪声抑制第30-32页
        3.1.3 对比度增强第32-33页
    3.2 背景模型建立第33-35页
    3.3 运动区域检测第35-41页
        3.3.1 前景提取第35-37页
        3.3.2 图像阈值化第37-39页
        3.3.3 形态学滤波第39-41页
    3.4 区域生长法目标定位第41-42页
    3.5 机动车车型判断第42-43页
    3.6 基本交通信息采集子系统设计与实现第43-50页
        3.6.1 视频数据采集第43-44页
        3.6.2 系统软件设计第44-45页
        3.6.3 算法移植第45-46页
        3.6.4 基于 DM6446 的优化第46-48页
        3.6.5 系统实现第48-50页
    3.7 本章小结第50-51页
第四章 基于 DM6446 的动态交通信息采集第51-68页
    4.1 常用目标跟踪方法第51-52页
        4.1.1 基于滤波理论第52页
        4.1.2 基于 Mean Shift第52页
        4.1.3 基于偏微分方程第52页
    4.2 卡尔曼滤波原理第52-55页
    4.3 基于卡尔曼滤波的多信息融合匹配的运动目标跟踪第55-60页
        4.3.1 目标特征提取第55-56页
        4.3.2 运动估计模型第56页
        4.3.3 基于卡尔曼滤波的运动目标跟踪第56-58页
        4.3.4 多信息融合匹配准则第58-59页
        4.3.5 实验结果第59-60页
    4.4 卡口信息采集子系统设计与实现第60-67页
        4.4.1 平均车速估计第61-63页
        4.4.2 车辆轨迹绘制第63-64页
        4.4.3 行驶方向判断第64页
        4.4.4 系统实现第64-67页
    4.5 本章小结第67-68页
第五章 基于 DM6446 的道路信息采集第68-78页
    5.1 道路流量信息采集第68-70页
    5.2 道路使用信息采集第70-72页
        5.2.1 车辆排队长度和占道率第70-71页
        5.2.2 路口饱和度第71-72页
    5.3 自动信号灯子系统设计与实现第72-77页
        5.3.1 系统设计第72-74页
        5.3.2 通信模块设计第74-75页
        5.3.3 系统实现第75-77页
    5.4 本章小结第77-78页
第六章 总结与展望第78-80页
    6.1 总结第78-79页
    6.2 展望第79-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-85页
作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目第85页

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