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智能交通中的車輛定位與跟蹤
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資料類別
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電子電工畢業(yè)論文（設(shè)計） |
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課程(專業(yè))
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電子通信 |
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關(guān)鍵詞
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圖像處理|圖像檢測識別|跟蹤定位|MATLAB|智能交通 |
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適用年級
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本科 |
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身份要求
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普通會員 |
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金 幣
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100 �。�金幣如何獲得？） |
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文件格式
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word+PPT |
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文件大小
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792K |
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發(fā)布時間
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2012-06-07 09:23:00 |
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預(yù)覽文件
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0932928.jpg（只能預(yù)覽部分內(nèi)容） |
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下載次數(shù)
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2 |
| 發(fā)布人 |
lpf2176 |
內(nèi)容簡介：
本科畢業(yè)設(shè)計 智能交通中的車輛定位與跟蹤
圖像處理|圖像檢測識別|跟蹤定位|MATLAB|智能交通
文件格式：word+PPT
一套完整的畢業(yè)設(shè)計，包括任務(wù)書、開題報告、論文正文、外文翻譯、答辯PPT。
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論文正文共29頁。共20013個字符數(shù)（不計空格）。整套壓縮包大�。�796KB。
外文翻譯 Neural-edge-based vehicle detection and traffic parameter extraction（基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)邊緣的車輛檢測和交通參數(shù)提�。�。
摘要
針對目前在智能交通中車輛跟蹤與定位所采用的方法在各個方面存在的不足，通過實驗對比提出了基于MATLAB圖像處理的背景差法車輛檢測識別技術(shù)，此方法不僅檢測精度高且能很好的滿足系統(tǒng)實時性的要求。為滿足系統(tǒng)實時性的要求，保證檢測的準確性，檢測中所使用的背景就要不斷的更新，本文通過分析對比，在實驗驗證的基礎(chǔ)上提出了基于幀平均法的背景更新的方法。為防止在同一處理窗口中對同一車輛重復(fù)計數(shù)，就需要對車輛進行跟蹤，直至在視野中消失。就這個問題本文采用活動輪廓跟蹤法取得了很好的效果，此方法用一活動曲線緊緊圍繞目標車輛不僅跟蹤精度高，而且還避免了其它一些方法的跟蹤干擾問題。并用實例驗證了其可靠性。該方法減輕了操作者的勞動強度，彌補了人在視覺與反應(yīng)方面的不足之處．提高了統(tǒng)計的效率及準確率。
關(guān)鍵詞：圖像處理、圖像檢測識別、跟蹤定位、MATLAB
Intelligent Transportation System vehicle tracking and positioning
Abstract:Through the experimental comparison for the shortcomings of the methods used in Intelligent Transportation System vehicle tracking and positioning in all aspects of vehicle detection and identification technique based on the MATLAB image processing background subtraction, this method not only detects high precision and can very wellmeet the requirements of real-time. To meet the requirements of real-time, to ensure the accuracy of detection, used in the detection of background is necessary to constantly update the analysis and comparison of experimentally validated on the basis of the updated background of the frame-based averaging method. In order to prevent a repeat count on the same vehicle in the same processing window of the vehicle track, until it disappeared from view. This problem using active contour tracking method achieved very good results, this method with an activity curve closely around the target vehicle is not only high tracking accuracy, but also to avoid some other method of tracking the interference problem. Examples to verify its reliability. The method reduces the operator’s labor intensity, to make up for the inadequacies of the visual response. Improve the efficiency and accuracy of the statistics.
Keyword: Image processing, image detection and identification, tracking and positioning, MATLAB
目錄
摘 要………………………………………………………………………………………………Ⅰ
Abstract…………………………………………………………………………………………Ⅱ
第一章 緒論………………………………………………………………………………………1
1 .1課題研究的背景和意義…………………………………………………………………1
1.1.1課題研究的背景…………………………………………………………………………1
1.1.2課題研究的目的……………………………………………………………………1
1.2研究課題國內(nèi)外研究現(xiàn)狀……………………………………………………………2
1.3本文的主要工作和安排…………………………………………………………………3
第二章 基于MATLAB的圖像處理………………………………………………………………4
2.1圖像的讀入…………………………………………………………………………………4
2.2圖像的預(yù)處理……………………………………………………………………………4
2.2.1圖像灰度化處理…………………………………………………………………………4
2.2.2圖像濾波處理……………………………………………………………………………5
第三章 背景差法的目標檢測……………………………………………………………………7
3.1目標檢測和識別…………………………………………………………………………8
3.2目標檢測—圖像的選取……………………………………………………………………9
第四章 目標跟蹤…………………………………………………………………………………10
第五章 檢索目標車輛……………………………………………………………………………11
5.1基于形狀圖形檢索系統(tǒng)實現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)…………………………………………………11
第六章 用戶GUI界面設(shè)計………………………………………………………………………12
第七章 總結(jié)……………………………………………………………………………………13
參考文獻（References）…………………………………………………………………………14
致 謝……………………………………………………………………………………………15
附 錄……………………………………………………………………………………………16
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