基于视频图像的高速公路异常事件实时检测系统

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声明

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1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究意义

1.3 高速公路监控系统国内外现状

1.4 目标检测与跟踪研究现状

1.5 本文的研究内容

1.6 本文的技术路线

2 基于视频图像的高速公路异常事件实时检测系统设计

2.1 检测车辆超速

2.2 检测车辆拥堵

2.3 系统硬件需求设计

2.4 系统软件总体设计

2.5 本章总结

3 车辆图像数据集处理

3.1 车辆图像采集

3.1.1 图像样本数量

3.1.2 样本类别平衡

3.1.3 采集方式

3.2 数据标注

3.3 数据集增强

3.4 数据集划分

3.5 本章总结

4 高速公路车辆目标检测方法研究

4.1 基于HOG 特征的目标检测方法

4.2 基于R-CNN的目标检测方法

4.3 基于改进YOLOv3 损失函数的目标检测方法

4.3.1 YOLOv3介绍

4.3.2 特征提取网络

4.3.3 改进YOLOv3的损失函数

4.4 实验分析

4.4.1 实验数据

4.4.2 训练方法

4.4.3 实验结果

4.5 本章总结

5 高速公路车辆跟踪方法研究

5.1 基于帧差法的车辆跟踪方法

5.2 改进 DEEP-SORT方法

5.2.1 DEEP-SORT算法介绍

5.2.2 算法步骤

5.2.3 改进DEEP-SORT 算法

5.3 本章总结

6 异常事件检测及调试结果

6.1 车辆超速检测

6.1.1 车辆超速检测算法

6.1.2 调试结果

6.2 车辆拥堵检测

6.2.1 车辆拥堵检测算法

6.2.2 调试结果

6.3 本章总结

7 总结与展望

7.1 总结

7.2 展望

致谢

参考文献

个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果