基于图像识别的高速公路隧道停车事件智能监测系统研究

目录

第一章 绪论

1.1研究背景、目的及意义

1.1.1研究背景

1.1.2研究目的及意义

1.2国内外研究现状

1.2.1国外的研究现状

1.2.2国内的研究现状

1.3主要研究内容

1.4研究技术路线

2.1隧道环境特性分析

2.1.1背景整体变化分析

2.1.2背景局部变化分析

2.1.3行车灯光干扰

2.1.4行车相互遮挡分析

2.2背景建模和更新方法研究

2.2.1建立隧道监控图像背景模型

2.2.2背景建模实验对比

2.2.3监测背景更新

2.2.4监测目标提取

2.3本章小结

第三章 隧道环境下停车事件监测关键技术及研究方案

3.1隧道环境下图像监测关键技术

3.1.1目标监测

3.1.2目标跟踪

3.1.3目标的识别

3.2.1基于图像识别的停车事件监测方案

3.2.2基于背景差分的车辆监测

3.2.3基于特征匹配的车辆跟踪

3.2.4基于质心坐标的停车识别

3.3本章小结

第四章 基于卷积神经网络的高速公路停车事件监测

4.1卷积神经网络概述

4.1.1.卷积神经网络的基本结构

4.1.2.卷积神经网络的训练过程与优化

4.2经典的卷积神经网络模型

4.2.1LeNet-5模型

4.2.2AlexNet模型

4.2.3VGG模型

4.2.4GoogLeNet模型

4.2.5ResNet模型

4.3.1概述

4.3.2交通异常事件智能检测

4.3.3系统测试

4.4本章小结

5.1系统需求分析与设计

5.1.1系统需求分析

5.1.2系统结构设计

5.1.3系统开发环境

5.2系统模块化设计

5.2.1背景建模模块

5.2.2背景更新模块

5.2.3车辆跟踪识别模块

5.2.4实时在线报警模块

5.2.5监测算法函数返回值定义列表

5.3本章小结

第六章 隧道环境下停车事件监测系统应用研究

6.1应用背景简介

6.2.1系统架构

6.2.2系统监测类型

6.2.3系统处理流程

6.2.4监测区域画取及坐标结构体赋值设制

6.3系统应用测试

6.4系统在G75兰海高速公路重庆—合川段上的应用

6.5系统应用分析

6.6本章小结

第七章 总结与展望

7.1研究成果

7.2展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间系统应用的相关成果