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刷噬轹巷楹签名:练±茹签名:缘士彩凝:如弧日期:如/;,。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得西南科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全了解西南科技大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留学位论文的复印件,允许该论文被查阅和借阅:学校可以公布该论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑琭\
摘要目标分割技术的关键部分——背景获取与更新技术开展研究工作,并提出了一种西南科技大学硕士研究生学位论文第智能交通系统是将信息融合、网络通讯、自动控制、多媒体、模式识别等技术有效地综合应用于交通运输管理体系,能高效地、合理地、及时地对交通资源进行管理与控制。道路交通信息获取技术是智能交通系统最为核心的部分,直接决定了智能交通系统的智能化程度及可靠性,而交通信息获取技术最为关键的是如何有效地、准确地实现道路目标的检测。因此开展基于枷翊淼牡缆纺标检测技术研究工作对智能交通系统未来应用具有十分重要的意义和应用价值。本文利用际鹾褪悠低枷翊砑际跏迪侄缘缆纺勘甑募觳猓饕Q芯抗作如下:菇薉图像处理的软硬件环境,采用魑J悠低像处理的核心部件,并完成了基于煽7⒒肪车娜砑杓乒ぷ骷跋嘤Φ氖频图像硬件设备驱动开发。缘缆纺勘昙觳馑婕暗耐枷窠翟朐ご砑际酢⑶熬澳勘攴指罴际踅了研究,并对分割后的前景目标区域出现空洞现象给出了解决办法;然后对前景改进多阈值尘案滤惴ā缘缆纺勘暌跤叭コ际踅醒芯浚捎没赮颜色空间的阴影去除算法,在完成阴影去除的基础上开展了非法入侵道路的行人检测技术研究工作,提出了一种基于道路目标区域宽高比特征及分段区域肤色模型特征相结合的行人检测算法。鲜龅缆纺勘瓴馑惴ㄔ赥上进行实现,并分析了系统算法的优化方法,实验结果表明本文采用检测算法能够有效地检测出道路目标。关键词:尘案目标检测阴影去除行人识别
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目录西南科技大学硕士研究生学位论文第⋯页绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一研究背景与意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯目标检测技术研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文研究内容及结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯缆纺勘昙觳庀低称教ㄉ杓啤硬件平台模块设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.?樯杓啤电源模块设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..软件平台模块设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.煽7⒒ⅰ本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.尘敖S氲缆纺勘昙觳狻图像预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.边缘检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.阢兄档耐枷穹指睢大津阈值的图像分割⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.实验结果与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯道路目标检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯目标检测方法选取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图像形态学⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..背景获取与背景更新⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..尘盎袢∷⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.实验结果及分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..
道路目标检测算法实现与实验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.西南科技大学硕士研究生学位论文第页缆纺勘昃芳觳狻阴影去除方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..赮色彩空间的阴影去除算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.笛榻峁敕治觥行人与车辆目标精确分割⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯