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基于视频的交通事件自动检测
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基于视频的交通事件自动检测
论文目录
 
摘要第1-7 页
Abstract第7-11 页
第1章 绪论第11-25 页
　　· 课题的研究背景及意义第11-12 页
　　· 国内外研究现状第12-23 页
　　　　· 数据采集技术第13-16 页
　　　　· 视频检测系统第16-19 页
　　　　· 交通事件检测算法第19-23 页
　　　　· 交叉路口交通事件检测第23 页
　　· 研究内容和结构第23-24 页
　　· 课题来源第24-25 页
第2章 交通事件检测系统第25-45 页
　　· 交通事件第25-26 页
　　· 交通事件检测系统第26-37 页
　　　　· 传统AID算法第30-37 页
　　· SVM的基本理论第37-42 页
　　　　· 线性SVM第37-40 页
　　　　· 非线性SVM第40-42 页
　　· AID算法评价指标第42-44 页
　　· 小结第44-45 页
第3章 交通事件检测算法第45-56 页
　　· 交叉路口交通事件检测算法第45-49 页
　　　　· 交叉路口的交通信息特征第45-46 页
　　　　· 交叉路口事件检测第46-49 页
　　· 基于视频的交通参数采集第49-52 页
　　　　· 交通流量检测第50 页
　　　　· 平均车速检测第50-51 页
　　　　· 道路占有率检测第51-52 页
　　· 基于SVM的AID算法第52-54 页
　　　　· 基于SVM的AID算法第52-54 页
　　· 小结第54-56 页
第4章 系统构成与仿真结果第56-74 页
　　· 系统结构第56-61 页
　　　　· 硬件系统第56-57 页
　　　　· 摄像模块第57-59 页
　　　　· 视频记录模块第59-60 页
　　　　· 网络通信模块第60-61 页
　　· 实验过程及结果第61-70 页
　　　　· 数据来源第61-64 页
　　　　· 特征向量构建第64-65 页
　　　　· 核函数选择第65-66 页
　　　　· 参数确定第66-69 页
　　　　· 实验结果第69-70 页
　　· 人机交互界面第70-73 页
　　· 小结第73-74 页
第5章 总结与展望第74-76 页
　　· 总结第74 页
　　· 展望第74-76 页
致谢第76-77 页
参考文献第77-83 页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第83 页

本篇论文共83页，点击这进入下载页面。
 
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