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电子计算机在公路运输和公路工程中的应用论文

基于视频的多车道车流量检测技术研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
第1章 绪论第8-15页
    1.1 研究背景及意义第8-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 智能交通系统的研究现状第10-12页
        1.2.2 运动目标检测与车流量统计的研究现状第12-13页
    1.3 本文的主要工作与组织结构第13-15页
第2章 基于视频的车流量检测相关理论与技术第15-29页
    2.1 运动车辆检测的常用方法第15-20页
        2.1.1 光流法第15-16页
        2.1.2 帧间差分法第16-17页
        2.1.3 背景减除法第17-20页
    2.2 基于视频的车流量统计的常用方法第20-24页
        2.2.1 基于目标跟踪的车流量统计方法第20-23页
        2.2.2 基于虚拟检测线的车流量统计方法第23-24页
    2.3 图像灰度化第24-25页
    2.4 图像二值化第25页
    2.5 形态学处理第25-28页
        2.5.1 腐蚀操作第26-27页
        2.5.2 膨胀操作第27页
        2.5.3 膨胀和腐蚀的复合运算第27-28页
    2.6 本章小结第28-29页
第3章 基于改进ViBe算法的运动车辆检测第29-41页
    3.1 引言第29-30页
    3.2 ViBe算法第30-34页
        3.2.1 ViBe算法简介第30-32页
        3.2.2 ViBe 算法分析第32-34页
    3.3 改进的ViBe算法第34-36页
        3.3.1 改进ViBe算法的基本思想第34-35页
        3.3.2 改进ViBe算法的流程第35-36页
    3.4 实验结果与分析第36-40页
        3.4.1 实验设置第36-37页
        3.4.2 改进算法的检测效果对比第37-40页
        3.4.3 改进算法的检测效率对比第40页
    3.5 本章小结第40-41页
第4章 自适应虚拟线圈的多车道车流量检测第41-51页
    4.1 引言第41-42页
    4.2 虚拟线圈算法第42-44页
        4.2.1 虚拟线圈车流量检测的流程第42页
        4.2.2 虚拟线圈算法简介第42-43页
        4.2.3 虚拟线圈算法分析第43-44页
    4.3 基于自适应虚拟线圈的车流量统计算法第44-47页
        4.3.1 自适应虚拟线圈算法的基本思想第44-45页
        4.3.2 自适应虚拟线圈算法的流程第45-47页
    4.4 实验结果与分析第47-50页
        4.4.1 实验设置第47-48页
        4.4.2 改进算法的效果及分析第48-50页
    4.5 本章小结第50-51页
第5章 总结第51-53页
    5.1 主要工作与创新点第51-52页
    5.2 后续研究工作第52-53页
参考文献第53-57页
致谢第57-59页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第59页
智能交通论文 车流量检测论文 ViBe论文 背景减除论文
论文编号BS3163212,这篇论文共59
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