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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--智能交通系统中车流量检测技术研究
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智能交通系统中车流量检测技术研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 课题研究的背景和意义第11-12页
        1.1.1 智能交通系统(ITS)概述第11-12页
        1.1.2 视频车辆检测在ITS的应用和意义第12页
    1.2 国内外研究现状及主要研究内容第12-14页
    1.3 研究的重点和难点第14页
    1.4 主要研究工作第14-17页
第2章 视频图像处理技术基础第17-25页
    2.1 图像滤波第17-20页
    2.2 图像增强第20-22页
    2.3 边缘检测第22-25页
第3章 基于非模型的运动目标检测第25-37页
    3.1 基于背景差分的目标提取第25-31页
        3.1.1 常见的背景模型及获取方法第26-27页
        3.1.2 基于改进的kalman滤波的选择性背景更新方法第27-29页
        3.1.3 基于背景差分法运动目标提取第29-31页
    3.2 基于帧差法的运动目标提取第31-33页
        3.2.1 两帧差分法第31-32页
        3.2.2 三帧差法第32-33页
    3.3 基于帧差法和背景差分法结合的的运动目标检测算法第33-36页
        3.3.1 算法总体思路第33-34页
        3.3.2 边缘提取和三帧差运算第34-35页
        3.3.3 背景建模与背景差分第35页
        3.3.4 布尔或运算和形态学处理第35-36页
    3.4 本章小结第36-37页
第4章 阴影去除与车道划分第37-53页
    4.1 阴影检测第37-44页
        4.1.1 阴影产生机理及一般检测框架第38-39页
        4.1.2 常见阴影检测方法第39-42页
        4.1.3 基于霍特林变换的阴影抑制第42-44页
    4.2 车道划分第44-51页
        4.2.1 车道划分传统方法第45-48页
        4.2.2 改进的基于模糊理论的车道标线检测新方法第48-51页
    4.3 本章小结第51-53页
第5章 智能交通系统中综合车辆检测第53-65页
    5.1 系统整体设计原则与方法第53-54页
    5.2 车流量检测算法步骤第54-60页
        5.2.1 检测区域截取和车道划分第54-56页
        5.2.2 非模型新算法处理图像及数据流提取第56-57页
        5.2.3 数据流校正第57-58页
        5.2.4 车辆计数第58-60页
    5.3 智能交通系统中其他车辆参数检测第60-62页
        5.3.1 车速计算第60页
        5.3.2 车辆占有率计算第60-61页
        5.3.3 车型判断第61-62页
    5.4 车辆参数在智能交通系统中的应用第62-63页
    5.5 本章小结第63-65页
第6章 结论与展望第65-67页
    6.1 本文工作总结第65页
    6.2 存在的不足和改进方案第65-67页
参考文献第67-71页
致谢第71页

 
 
论文编号BS2957764,这篇论文共71
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