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基于图像处理的混合交通流行人和非机动车数据采集理论与方法
中文名称: 基于图像处理的混合交通流行人和非机动车数据采集理论与方法
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论文编号: 3767046收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Theory and Methodology of Mixed Traffic Data Collection for Pedestrians and Cyclists Based on Image Processing
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 交通运输规划与管理
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 混合交通流 图像处理 数据采集框架 数学形态学 背景提取 噪声抑制 模糊匹配 Kalman滤波 特征提取 BP神经网络
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 在我国城市道路混合交通中,行人和非机动车对机动车的行驶产生很大影响.这种影响不但威胁道路交通安全,还(略)增加和通行能力的下降.如何通过交通管理控制手段科学管理行人和非机动车交通,有效提高城市路网尤其是道路交叉口的通行能力,减少出行者的出行时间,提高出行者的出行安全,成为当今我国城市交通所面临的首要问题之一.因此,越来越多的智(略)统被开发和应用在实际交通管理与控制中.作为智能交通系统的首要元素,交通(略)在智能交通诸多系统中起着极为关键的作用. 由以上分析可以看到,采集混合交通流中不同类型交通对象的流量数据,从而更有针对性地分析我国混合交通的情况,能够为交通基础设施的建设规划、管理和评价(略)的理论依据.本论文围绕图像处理技术,以混合交通流中的行人和非机动车为研究对象,对以下几个方面的内容进行了深入研究: ⒈首先分析和总结现有交通流量采集系统的发展模式和国内外现有视频图像采集的主要理论和方法,并分析使(略)像处理方法进行混合交通流数据采集时的缺陷.在此基础上,详细阐述本论文图像处理方法为包含:对象检测、对象跟踪、特征提取、对象识别四个模块的混合交通流数据采集...
Among the mixed traffic system, the traffic flow produced (omitted)ians and cyclists has severely influence on the vehicles. At present, (omitted)ence becomes a major threat to the traffic safety, and could as well lead to the increasing delay and decreasing capacity in the traffic network. I(omitted)e, the major issue f(omitted)rovement of current traffic situation lies in the active controlling of pedestrians and cyclists, as well as effective improvi(omitted)traffic capacity in the urban traffic net...
目录:
致谢第5-6页
中文摘要第6-8页
Abstract第8-9页
图清单第13-15页
表清单第15-16页
1 绪论第16-24页
  ·研究背景第16-17页
  ·研究目的与意义第17-19页
    ·研究目的第17-18页
    ·研究意义第18-19页
  ·研究内容和方法第19-20页
    ·主要研究内容第19-20页
    ·研究方法第20页
  ·论文的主要结构第20-24页
2 国内外研究综述第24-40页
  ·交通流数据采集技术研究现状第24-29页
    ·机动车交通流数据采集设备现状第26-29页
    ·混合交通流数据采集的适用性第29页
  ·基于图像处理的交通流数据采集理论研究现状第29-37页
    ·对象检测理论与方法第30-32页
    ·对象跟踪理论与方法第32-36页
    ·基于图像处理的混合交通流数据采集的适用性第36-37页
  ·混合交通流数据采集系统的框架设计第37-38页
  ·本章小结第38-40页
3 背景提取模型第40-58页
  ·常用背景提取模型第40-42页
    ·图像平均模型第40-41页
    ·时序中值滤波模型第41页
    ·高斯混合模型第41-42页
  ·常用背景提取模型的实证分析第42-46页
    ·图像平均模型第42-43页
    ·时序中值滤波模型第43-45页
    ·高斯混合模型第45-46页
  ·针对交通场景的形态学自适应背景提取模型第46-56页
    ·形态学第47页
    ·形态学的定量分析原则第47-49页
    ·形态学算子第49-51页
    ·自适应背景图像提取的形态学建模第51-54页
    ·模型性能分析第54-56页
  ·本章小结第56-58页
4 行人和非机动车对象检测理论与方法研究第58-74页
  ·运动对象检测第58-59页
  ·运动对象检测及背景更新第59-65页
    ·基于高斯混合模型的自适应阈值选取第59-60页
    ·基于背景差法的混合交通对象检测第60-62页
    ·选择性背景更新第62-63页
    ·更新率α的灵敏度分析第63-65页
  ·噪声抑制技术第65-71页
    ·邻域信息第65-67页
    ·光强调整第67-70页
    ·灰阶和彩色第70-71页
  ·本章小结第71-74页
5 混合交通流状况下运动对象跟踪研究第74-94页
  ·运动对象跟踪第74-75页
  ·基于模糊匹配的改进 KF跟踪模型第75-84页
    ·模型的提出第75-76页
    ·基本算法第76-79页
    ·基于模糊匹配的改进KF跟踪模型第79-84页
  ·混合交通条件下模型有效性验证第84-93页
    ·实验环境第84-85页
    ·系统初始化第85-87页
    ·实验结果及分析第87-93页
  ·本章小结第93-94页
6 混合交通流对象识别研究第94-108页
  ·概述第94-95页
  ·特征提取第95-98页
  ·基于 BP人工神经网络的混合交通流对象识别第98-105页
    ·BP人工神经网络第98-101页
    ·混合对象识别的BP神经网络第101-102页
    ·隐层神经元训练第102-105页
  ·实例验证第105-107页
  ·本章小结第107-108页
7 研究结论与展望第108-112页
  ·研究成果总结第108-109页
  ·主要创新点第109-110页
  ·研究展望第110-112页
参考文献第112-120页
作者简介第120-124页
学位论文数据集第124页
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