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摘要
专用术语注释表
图表索引
第一章 绪论
1.1 智能交通系统研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 智能交通系统研究现状
1.2.1 国外现状
1.2.2 国内现状
1.3 本文所做的主要工作
1.4 本文的组织结构
1.5 本章小结
第二章 智能交通系统中的基本原理与方法
2.1 引言
2.2 图像处理
2.2.1 灰度图像直方图
2.2.2 颜色空间转换
2.2.3 图像增强
2.2.4 图像去噪
2.2.4 形态学处理
2.3 车辆检测
2.3.1 光流法
2.3.2 帧差法
2.3.3 背景差法
2.4 车辆跟踪
2.4.1 基于模型的跟踪算法
2.4.2 基于特征的跟踪算法
2.4.3 基于轮廓的跟踪算法
2.4.4 基于区域匹配的跟踪算法
2.5 交通事件检测
2.5.1 间接检测
2.5.2 直接检测
2.6 本章小结
第三章 基于改进型背景差分算法的车辆检测技术的研究
3.1 引言
3.2 车辆背景建模
3.2.1 三帧差法
3.2.2 背景建模
3.3 背景差分
3.4 阈值分割
3.4.1 阈值分割算法分类
3.4.2 OSTU算法
3.5 车辆信息提取
3.5.1 矩形框提取
3.5.2 矩形框融合
3.4.3 局部OSTU算法
3.6 实验与分析
3.6.1 背景建模实验与分析
3.6.2 背景差法实验与分析
3.6.3 图像分割实验及分析
3.7 本章小结
第四章 基于UKF与改进型Mean-shift算法的车辆跟踪技术的研究
4.1 引言
4.2 卡尔曼滤波相关算法
4.2.1 卡尔曼滤波
4.2.2 扩展卡尔曼滤波
4.2.3 无迹卡尔曼滤波器
4.2.4 UKF跟踪算法实现过程描述
4.3 均值偏移向量算法
4.3.1 基本原理
4.3.2 算法过程
4.3.3 目标跟踪
4.3.4 改进算法
4.3.5 改进跟踪算法实现过程描述
4.4 UKF结合改进型mean-shift跟踪
4.5 实验结果与分析
4.5.1 无迹卡尔曼跟踪实验
4.5.2 mean-shift跟踪算法
4.5.3 改进型mean-shift跟踪算法
4.5.4 UKF结合改进型mean-shift跟踪算法
4.6 本章小结
第五章交通事件检测相关技术的研究
5.1 引言
5.2 车辆速度及相关事件的检测
5.2.1 坐标系之间的转换
5.2.2 摄像机的标定
5.2.3 事件判断点的选择
5.2.4 车辆超速行驶事件的判断
5.2.5 车辆低速行驶事件的判断
5.2.6 车辆违章停车事件的判断
5.2.7 车辆逆行事件的判断
5.3 道路车道线及相关事件的检测
5.3.1 霍夫变换原理
5.3.2 边缘检测
5.3.3 车道线检测
5.3.4 车辆压线行驶事件的判断
5.3.5 车辆换道事件的判断
5.3.6 交通拥堵事件的检测
5.4 实验结果与分析
5.4.1 事件判断点的选择实验
5.4.2 车辆速度检测实验
5.4.3 车辆停车事件的检测实验
5.4.4 车道线的检测实验
5.4.5 车辆压线行驶事件的检测实验
5.4.6 车辆换道事件的检测实验
5.4.7 车道占有率的检测实验
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
致谢
参考文献
东南大学;