一、基于路况图像模式识别预警网络的技术实现（论文文献综述）
夏元平[1]（2020）在《基于InSAR/GIS的矿区地下非法开采监测关键技术研究》文中认为我国的矿产资源属于国家所有。国家根据战略发展的需要,给有关单位或个人发放矿产资源开采许可证,通过进行合理有序的开采,更好地服务国家的经济发展。近年来,由于受到经济的利益驱动,部分非法开采分子在未取得矿产资源开采许可证的情况下,私自盗采国家的矿产资源,且开采手段又极具破坏性。有关部门为制止此类行为,采取了多种防范措施。但由于现有的非法采矿监督大多采用“逐级统计上报、群众举报、现场巡查”的“地毯式”方法进行,周期长、时效性差、人为因素影响大、准确度低,以致一些非法采矿监管困难,尽管采取了防范措施,但屡禁不止,影响矿山正常开采秩序,形成安全事故隐患并严重破坏了生态环境。因此,为了实现在人无需进入井下或井下实测空间的条件下确定地下开采区域,进而进行非法采矿识别成为可能,本文在总结地下非法采矿类型和识别途径的基础上,从解决“地表形变信息的获取、地表形变信息与地下开采位置的关联、合法与非法开采的甄别”三个关键技术问题入手,综合运用空间对地观测技术、GIS、采矿工程等技术的理论成果,解决矿区范围内In SAR获取地表形变信息的问题,以煤炭地下开采引起的地表沉陷为研究对象,在揭示地表形变信息与地下开采面的关联机理的基础上,构建能融合数据多源、反映多层次时空变化过程中地质空间与分布特征的GIS时空数据模型,建立地下合法开采和非法开采的甄别模型,并集成In SAR和GIS技术来实现矿区地下非法采矿的快速高效监测。论文的研究内容和和取得的主要成果总结如下:（1）总结了当前利用In SAR技术进行矿区地表形变监测的研究发展现状,进一步梳理了SAR成像原理以及D-In SAR、PS-In SAR、SBAS-In SAR的基本原理和数据处理流程,分析了In SAR形变探测的主要误差来源,并从形变梯度、失相关等方面剖析了In SAR在矿区形变监测中的主要影响因素。同时,综述了当前国内外In SAR与GIS技术集成应用以及地下非法采矿监测研究现状。（2）提出了一种面向地下非法采矿识别的GIS时空数据模型。针对矿山地下开采诱发的地质现象和动态过程,结合地下非法采矿监测的实际需求,介绍了支持地质事件多因素驱动GIS时空数据模型的基本概念和框架结构,定义了各种地质对象及相关的地质事件。同时,通过对矿山开采沉陷时空变化过程进行模拟与描述,构建了支持地质时空过程动态表达的GIS数据模型,并对矿山开采沉陷各个类的详细结构和时空数据库表结构进行了描述,在此基础上,提出了集成In SAR与GIS技术进行地下非法采矿识别的方法,并搭建非法采矿识别平台体系结构,为不同类型非法采矿事件的识别和监测提供平台保障。（3）提出了一种基于D-In SAR开采沉陷特征的地下无证开采识别方法。针对引起地表较大量级形变的地下无证开采事件,构建了自动圈定地表开采沉陷区的算法模型,设计了一种“时序相邻式”的双轨D-In SAR监测方案。通过精化D-In SAR数据处理的流程、方法和相关参数,精准地获取了区域范围内的差分干涉图,再根据由地下开采引起地表沉陷区域独特的空间、几何、形变特征,构建了从分布范围较大的差分干涉图中快速、准确圈定地表开采沉陷区的算法模型,在此基础上,实现了从圈定的开采沉陷区中进行非法采矿事件的识别,并对识别结果进行了对比分析和实地验证。通过资料对比和实地调查验证了地下非法开采的识别结果与实际情况基本一致,具有较好的识别效果,且定位出的采矿点的位置较准确,与实际位置的差距一般都小于20m。（4）提出了一种融合PS-In SAR和光学遥感的地下无证开采识别方法。针对引起地表小量级形变且隐蔽在房屋下的无证开采事件,鉴于这些非法事件开采的都是浅层煤炭资源,且地面上的房屋在较长时间序列中能够保持较强且稳定的雷达散射特性,通过联合PS-In SAR技术和高分光学遥感,提取出地表建筑物（居民地）对应PS点集的沉陷信息,并对提取出的建筑物沉陷信息进行形变时空特征分析,提出了一种从覆盖范围较大的建筑物沉陷信息中快速、准确探测出疑似非法开采点的方法。以山西省阳泉市郊区山底村为研究对象,选用Quick Bird02和Worldview02高分辨率数据以及20景PALSAR影像数据来进行实验研究,探测出该村2006年12月29日至2011年1月9日间发生过的2个非法采煤点,并将探测出的非法采煤点与历史查处资料进行对比分析,发现局部区域的准确率达到40%,探测率达到66.67%,且在开采时间上也基本吻合。表明了该方法是可行的,具有一定的工程适用性和实际应用价值。（5）结合In SAR地表形变监测技术和开采沉陷预计方法,提出了一种面向越界开采识别的地下采空区位置反演方法。首先依据开采沉陷原理建立起地表沉陷和地下开采面的时空关系模型,然后利用In SAR技术精确获取地表形变信息,最后根据时空关系模型反演出地下倾斜煤层开采的具体位置参数。与其他同类方法相比,该方法由于不依赖复杂非线性模型,因此具有较高的工程应用价值。为了验证所提出方法的可靠性和适用性,使用FLAC3D软件进行了模拟实验和分析,选用峰峰矿区132610工作面和11景Radarsat-2影像数据进行实验研究,结果表明,反演出的采空区位置平均相对误差为6.35%,相比于同类基于复杂非线性模型的算法,平均相对误差缩小了1.75%,相比于忽略煤层倾角的算法,平均相对误差缩小了6.25%,本文提出的方法可为进一步甄别和发现深藏在地下的越界开采事件提供一种新的监测方式与途径。该论文有图94幅,表12个,参考文献220篇。
李石[2]（2020）在《基于深度学习与信息融合的故障智能诊断方法研究》文中进行了进一步梳理为解决复杂多工况设备的模式识别问题,消除专家经验对特征提取与数据融合的影响,提高故障诊断模型泛化能力,开展了基于深度学习模型与信息融合的故障智能诊断方法研究。论文提出了基于多维图像特征融合及卷积神经网络的智能诊断方法,构建基于多源信息自适应融合策略的深度学习网络,发展了基于多源数据融合的迁移学习智能诊断方法,实现典型设备故障及复合故障的智能模式识别及迁移诊断。论文主要内容及研究成果如下:（1）提出了基于多维图像特征融合的改进卷积神经网络智能诊断方法。传统用于卷积神经网络分析识别的设备故障数据特征图大多依赖于专家经验生成,繁琐的工程特征筛选及图像预处理过程耗时耗力,普适性较差。为了构建特征明显并无需设置过多参数的样本特征图,提出了信号转彩色特征图和灰度特征图的方法。基于两种特征图的特点构建相匹配的卷积神经网络框架,用于捕捉彩色和灰度特征图中的深层信息。通过置于网络顶层或底层的瓶颈层,显着丰富特征图中信息并且无需改变特征图尺寸,有益于网络模型识别准确率的提升。通过特殊尺寸的卷积核融合在特征图中的多源传感器数据,高效压缩了灰度特征图尺寸。通过Adam优化器算法不断优化迭代获得收敛的网络模型,实现多源数据的智能识别。此外,t-分布领域嵌入算法可视化全连接层的数据获得聚类图用于评估网络性能,有效地验证了所提网络的在诊断任务中的高精度及稳定性。（2）构造了基于多源信息自适应融合策略的深度学习网络。针对传统的多源数据分析需专家经验指导,数据融合过程中一些有效的信息损失,非智能的融合算法通常不具有普适性的问题,提出了针对多源数据融合的智能诊断网络框架。为了提高融合算法的通用性,提出自适应尺寸卷积核用于融合多源数据。该融合策略处理多源数据无需繁琐的预处理,并且不限制数据源数目。获得的多源数据的一维最佳表示序列通过具有最佳感受野的膨胀卷积核提取特征,高效压缩融合序列,提高了系统的稳定性。进一步通过一维卷积、池化以及带参数的激活函数深度挖掘特征,全局平均池层用于汇集特征映射到样本标签,降低了网络复杂度。此外,添加批标准化保证数据分布相同,加速网络收敛过程。基于原始数据融合的诊断模型获得了稳定高效的识别结果。（3）发展了基于多源数据融合的迁移学习智能诊断方法。在源域构建预训练网络模型用于迁移,提高目标域模型收敛速度及模式识别准确率。为解决网络泛化能力弱及收敛缓慢的问题,根据已研究的基于多源数据自适应融合策略的卷积神经网络诊断方法获得预训练模型。由网络结构框架划分迁移模块组合,确定多种迁移策略。验证了目标域及源域在传感器源数目及模式识别分类数目不同时,网络权重部分冻结后的迁移效果。网络底层卷积模块的迁移保证网络学习到有利于模式识别的故障特征,最后一层卷积模块的迁移能够有效提高模型在不同域上的收敛速度。通过确定最佳迁移策略,给予模型合理的初始化,实现了多源数据融合的网络模型在目标域上的高效诊断。
杨航[3]（2020）在《基于图像处理的Φ-OTDR振动模式识别研究》文中指出基于相位敏感光时域反射计（Φ-OTDR）的分布式光纤振动传感系统具有损耗低、灵敏度高、可探测距离远、抗干扰能力强和能同时进行多点定位等众多优点,被广泛应用于周界安防、石油管道检测和铁路沿线监测等领域。由于实际应用环境的复杂性,系统的漏报率和误报率高一直是亟待解决的问题。本论文采用图像处理的方法,围绕Φ-OTDR系统的信噪比的提升和振动模式识别问题展开理论和实验研究,完成的主要内容如下:（1）对Φ-OTDR振动传感理论进行研究,建立瑞利背向散射光相干叠加的数学模型;根据实际条件设计实验方案,在实验室完成Φ-OTDR系统系统搭建和实验数据采集,并对原始数据进行预处理,定位曲线的初始信噪比为6.43d B;（2）利用图像各向异性扩散滤波（PM）算法和小波包能量-阈值降噪算法进行信号降噪。在不影响定位精度的前提下,PM算法的信噪比提升量达到11.60d B,但是振动位置处的时间-光强信号变形严重;小波包能量-阈值算法的信噪比提升量能达到15.17d B,原始信号的形状得到保留,但是算法耗时较长。（3）将振动位置的时变信号转换为时间-频率分布图,对其进行图像预处理,得到二值图像;提取二值图像的形态特征作为分类依据,训练朴素贝叶斯分类器,并利用五折交叉验证法提升模型的泛化能力;在五类样本上的分类精度达到92.67%,相对误差为2.64%。为降低特征提取过程的复杂度,引入卷积神经网络进行图像分类;通过设计网络结构和优化网络参数,在原始灰度图像上达到86.00%的分类精度,相对误差为4.90%,在二值图像上达到94.67%的分类精度,相对误差为3.40%。
程庐山[4]（2020）在《基于深度学习的路面状态图像识别技术研究》文中认为近年来,人们对汽车的驾驶操控安全性提出了越来越高的要求。由于实际驾驶中道路场景的复杂多变性,使得目前还没有一个识别准确度高、实时性好、鲁棒性强的方法较好的解决道路路况图像识别的问题。因而,精确快速地对车辆行驶前方道路路况进行检测识别,并在道路条件存在安全隐患的情况下做出及时准确的预警信号,对人们安全驾驶出行具有重大现实意义。目前图像识别方法主要采用人工提取特征后放入机器算法中进行判断识别,步骤繁杂且耗时多。而深度学习视觉算法提供了一个好的解决思路,它把道路图片特征提取与判断识别合并到同一模型中,自动提取图像特征,简化了判断识别步骤,减轻了人的工作量。本文以汽车驾驶道路状况图像识别问题为研究对象,在查阅国内外相关领域文献的基础上,主要针对道路状态图像识别中存在的以下两个问题展开了研究:道路图像的光照强度不均问题,单尺度Retinex（自适应）图像增强算法因为光照强度的变化导致图像存在光晕现象和图像细节表达不明显问题,提出一种基于改进型单尺度Retinex算法的彩色图像增强技术。首先,使用加权最小二乘法对原始彩色图像进行细节增强。然后对原始图像进行改进的单尺度Retinex处理。对处理后的图像层和细节图像层构造增益系数,并进行重构输出一张新的合并图像。实验结果表明,所提算法能够有效去除光晕现象,并使图像细节更加突出,对深度学习中特征量的提取有较好的提升。深度学习方法提高识别准确率问题,针对在智能驾驶中道路识别需要较快的实时性和较高的准确性,传统的图像分类识别技术不能很好的满足该需求,且卷积神经网络模型中一个适合的激活函数对识别结果有重要的影响。基于此,提出一种基于深度学习的路面路况类型分类方法,并在此基础上结合Re LU激活函数构造一种新的激活函数。实验结果表明,改进激活函数的深度学习模型对建立的道路状态数据库分类识别准确率达到94.89%。经过在通用数据集上试验比照,证明基于改进后激活函数构造的卷积神经网络,具有较好的泛化能力和良好的分类准确度。
刘军建[5]（2019）在《基于多源交通数据的路况分析与研究》文中进行了进一步梳理随城市建设的发展,机动车饱有量不断激增。虽然各级政府在不断建设和完善各类交通基础设施及交通信息管理平台,但是各级城市的交通出行状况日益严峻。面对这种情况,在信息技术方面,出现了很多交通数据融合方法,一定程度上改善了交通管理决策及服务。目前国内外对交通数据融合比较常见的研究方法为单一数据源的融合处理或者单一层级的数据融合。从其融合结果及应用来看存在着对交通态势判断的准确度不够,甚至错误识别等情况。针对这种问题,本文提出了一种基于多源异构交通数据融合的方法,采用多级融合模型进行交通态势的研判。结合深圳市多个交通信息源系统中的实际数据进行研究和认证,具体内容包括:1.提出了交通数据流数据不均衡补偿融合方法:在对监测点的多源异构进行采集和预处理后,通过新的补偿方法,弥补监测点采集到的包括浮动车,地磁,视频流等数据的样本不量不均衡的问题。2.提出了交通数据融合动态计算模型优化方法:分析了各种多源异构交通数据的融合方法,利用多级融合以及动态权值调整等模型、结合机器学习方法,加载数据,对融合结果进行分析验证。克服传统手动判别时的效率低,提升计算模型的自学习能力。3.开发了一套基于大数据环境的交通路况分析系统:结合交通评价指标体系,描述了多源异构数据融合情况下的验证结果对比及样例展示,并设计了一套基于大数据技术的交通信息融合分析展示软件。本课题的研究的开发,有效地提升了单一数据源下一些交通态势判别的准确率及人工判别时的不一致等问题;通过匹配道路评价指标进行展示有效地运用于交通信息服务系统。
王戍培[6]（2019）在《交通拥堵预警系统设计与实现》文中研究说明随着经济社会快速发展和人民生活水平不断提高,机动车保有量急剧增加,这也使得交通拥堵问题日益严重,逐渐成为了制约社会和经济发展的瓶颈,不仅降低了市民的出行效率,加剧了环境污染,还造成了相当严重的经济损失。治理交通拥堵的首要任务在于预防,随着物联网技术的快速发展,安装在城市道路上的各类设备和行驶的浮动车辆产生着源源不断的交通流数据。论文利用大数据技术设计和实现了交通拥堵预警系统,使用机器学习算法构建预测模型,可以提高对拥堵的预警能力,减少交通管理者人工识别拥堵的工作量。交通管理者能够进行实时路况监控,对当前的道路交通态势进行研判分析,同时获取到未来一段时间的交通状态预测,并对可能出现的拥堵现象进行预警处理,合理引导市民出行,调整道路供需关系,减缓或避免交通拥堵状况。论文首先对大数据的理论和关键技术进行了深入的研究,紧接着在系统的需求分析和概要设计中主要考虑包括海量数据的存储、处理、分析、展示等问题,详细描述了系统的设计分析思路,包括分析了后台数据管理、路况监控、拥堵预警、出行诱导等功能的需求,进行了系统架构设计、功能模块划分和数据库设计等工作,然后在此基础上提出了详细设计的实现方案,进行了编码实现。最后论文介绍了系统的测试过程,详细展示了运行效果图。交通拥堵预警系统使用内存计算引擎Spark,结合消息队列Kafka和内存数据库Redis,实现了交通流数据实时处理,为交通领域的实时决策提供了系统支持。论文设计的交通拥堵预警系统已开发完毕并开始上线运行,系统运行状态良好,拥有较好的实时处理能力,能够较好满足用户的业务需求,能有效解决交通管理者对交通拥堵的实时发现难和预警难的问题。
庄博阳[7]（2019）在《基于车载视觉的车道线和车辆识别技术研究》文中指出随着深化改革的不断推进,我国国内生产总值屡创新高。在生活水平的不断提升的同时,我国汽车保有量逐年提升,各类交通事故频发,严重影响了人民的人身和财产安全。为减少交通事故带来的损害,科研机构和企业都在加大人员和资金投入,研究智能车辆的辅助驾驶系统和智能驾驶系统,其中包括车道偏离预警和车辆碰撞预警等功能。车辆辅助驾驶和智能驾驶系统依赖车身环境信息的检测,在众多感知传感器中,视觉传感器由于造价低廉且包含丰富的色彩信息而受到国内外研究者的青睐。本文使用北京工业大学BJUT-IV智能车辆作为硬件平台,对基于车载视觉的车道线和车辆检测技术进行了研究,包括图像坐标系与世界坐标系之间的坐标变换、基于光流算法的弯道快速车道线识别、基于神经网络的车辆识别,以及车辆安全预警系统设计。本文的主要工作如下:1)根据视觉传感器的成像模型,对图像坐标系与世界坐标系之间的坐标变换方法进行了研究,并通过相机标定的方法校正了图像畸变。2)针对弯道路况下车道线识别问题,提出了运用多重灰度化算子的弯道检测方法,并使用光流方法动态确定感兴趣区域加快识别。在识别过程中,首先根据连续视频帧之间的时间相关性,运用光流算法检测车辆前方背景的相对移动;然后利用车辆前方背景中特征点的移动方向和距离,筛除噪点得出总体偏移矢量,对本帧图像中车道线的位置进行粗略定位,缩小检测范围;最后,运用多重灰度化算子的方法得到二值化的图像,并使用最小二乘法进行弯道的车道线拟合。该方法能够实时、准确的检测结构化道路下的车道线位置。3)为解决智能车辆的前方车辆识别问题,给出了一种基于卷积神经网络的前方车辆识别方法。针对目前深度神经网络结构建模难的问题,本文研究了自动设计神经网络的学习方法,通过设计网络自动学习的规则和参数迁移方法,并结合随机梯度下降算法构建神经网络,生成的卷积神经网络识别率优于传统检测算法和Faster-RCNN网络。4)通过检测车道线与车辆之间距离进行车道偏离预警;使用双目匹配的方法,通过视差计算和三维重建检测前方车辆距离并进行车辆碰撞预警。最后,根据课题需要,编写了车辆安全预警系统,验证了算法的实用性。
刘尚昆[8]（2019）在《基于图像处理的轮对擦伤在线检测系统的研究》文中研究指明随着“一带一路”战略布局的不断推进,我国轨道交通行业迅猛发展,铁路年货运量和客运量不断增长,列车的安全行驶与国计民生息息相关。列车轮对是列车走行部中非常重要的部分,其工作状态会影响到列车的平稳性和安全性。目前,轮对状态的检测多采用人工检测和光电测量法。这些方法需要在列车停运时进行,费时繁琐,实时性差,极易造成安全隐患。因此,实现轮对踏面擦伤的实时检测十分必要。本文采用图像处理和神经网络模式识别结合的方法,设计了一套轮对擦伤在线检测装置,实现轮对擦伤的在线检测和预警。主要的研究内容如下:1.图像采集硬件系统。本文选用STM32F407单片机作为控制芯片,提升采集系统的处理速度和鲁棒性。摄像头采用高分辨率COMS镜头,使用张正有标定法进行标定。单片机通过接收外部触发启动图像采集。系统采用高速以太网传输,保证多套采集系统的实时性和并发性。2.踏面图像处理的算法和流程。为了提高系统处理速度,首先对采集到的图像进行灰度化;采用露西-理查德森算法对图像进行复原,去除运动模糊;采用高斯滤波法,去除图像中包含高斯和椒盐噪声;最后选取灰度变换法对图像进行光照补偿,完成图像的预处理。本文对比了四种边缘检测算子,采用Canny算子进行边缘检测并拟合出轮对边缘,提取出踏面部分。最后使用灰度共生矩阵来提取出踏面图像纹理特征。3.改进GA-BP神经网络的模式识别器。将提取的踏面图像纹理特征输入到BP神经网络模式识别器中进行有监督的学习,输出的分类结果作为定位擦伤的判据。本文将遗传算法和BP神经网络结合,使用改进后的GA-BP神经网络进行模式识别,提高网络的识别率和稳定性。结果表明,优化后的神经网络识别率可以高达百分之八十以上,高于用传统BP神经网络算法的结果。4.踏面检测在线软件系统。软件部分采用Labview和MATLAB混合编程,设计出友好的人机交互界面。前者实现硬件采集系统的控制,后者完成图像处理算法及神经网络模式识别。检测时输入已经采集到的踏面图像,就可以实现踏面擦伤区域的自动识别并显示在界面上,同时计算擦伤区域的面积并进行分级预警。系统还实现了将同一车轮的多幅踏面图像进行拼接,显示出整个踏面的擦伤情况。
杨洋灵芝[9]（2019）在《基于电子地图实时路况识别技术的交通运行特征研究》文中进行了进一步梳理随着城市机动化进程的不断加快,城市交通拥堵问题日益凸显。智能交通是缓解城市交通拥堵的重要措施之一,电子地图作为智能交通的一个重要平台,对引导居民出行、提高城市交通运行效率等有积极作用。高德、百度、腾讯等网络平台均发布海量的实时路况信息,给公众提供了及时的出行引导和便捷的操作体验,但也存在一些弊端,如电子地图路况信息显示方式抽象、路况信息采集需要投入大量的人力物力等。基于上述背景,本文提出运用图像识别等技术将抽象的路况信息予以存储和量化,从而挖掘更深层次的城市交通运行特征,主要从以下几个方面展开研究:1)提出了电子地图实时路况“再利用”的思路。首先通过图像采集技术获取多个时刻的实时路况图像;再运用图像增强和分割技术对图像进行处理;最后利用图像识别技术对路况图像进行识别,得到4个等级路况的道路长度数据,从而实现路况数据的采集、存储和量化。2)构建了新的交通运行指标——路况颜色分布指数。以路况长度数据为基础,从时间和空间角度出发,构建了四个路况颜色分布指数:分区实时路况颜色分布指数、分区分时段路况颜色分布指数、区域实时路况颜色分布指数和区域时段路况颜色分布指数。3)建立了 BP神经网络+STARMA混合模型预测路况颜色分布指数。运用BP神经网络模型对样本预测,引入空间句法和交通兴趣点概念改进STARMA模型对样本残差进行预测,两者预测结果整合得到指标预测值。最后,以长沙市为例,验证本文交通运行特征分析方法的可行性。将实例分析结果与高德地图发布的数据进行对比,路况信息高度吻合,且发现了更为细致的特征。更重要的是,这种方法能够储存大量的实时路况信息,并在此基础上构建了更丰富的指标,从而扩展了实时路况的用途,进一步挖掘了更深层次的交通出行特征,为城市交通组织管理、交通拥堵机理分析、交通规划决策等提供参考。
王家兵,李明,陈东军,张奔牛,曹建秋[10]（2018）在《高速公路智能监控系统设计》文中进行了进一步梳理为解决高速公路行车安全问题,综合现有监控系统优点和相关新技术,设计了基于物联网架构的高速公路智能监控系统,对系统架构、硬件组成、相关算法进行了描述。系统通过采集、融合、分析目标路段视频、微波、温湿度等各种传感器数据,识别目标路段路况与异常行为,实现路况检测、行车诱导、事故主动发现等功能。实验表明,系统实用,且具有性价比高、稳定性好、可扩充性好等优点。
二、基于路况图像模式识别预警网络的技术实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于路况图像模式识别预警网络的技术实现（论文提纲范文）
（1）基于InSAR/GIS的矿区地下非法开采监测关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 2 InSAR技术理论基础 |
| 2.1 SAR成像原理及影像特征 |
| 2.2 InSAR技术原理 |
| 2.3 D-InSAR技术原理 |
| 2.4 时序InSAR技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 面向地下非法采矿识别的GIS时空数据模型 |
| 3.1 矿山开采沉陷时空变化分析与表达 |
| 3.2 矿山开采沉陷动态过程模拟与描述 |
| 3.3 面向非法采矿识别GIS时空数据模型的逻辑组织 |
| 3.4 地下非法采矿识别平台体系结构 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于D-InSAR开采沉陷特征的地下无证开采识别 |
| 4.1 矿山地表与图层对象动态关系构建 |
| 4.2 矿山地表形变D-InSAR监测 |
| 4.3 开采沉陷特征提取和沉陷区圈定 |
| 4.4 实例分析与验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 融合PS-InSAR和光学遥感的地下无证开采识别 |
| 5.1 矿山地表与传感器对象动态关系构建 |
| 5.2 联合PS-InSAR和光学遥感提取地表建筑物的沉陷信息 |
| 5.3 基于建筑物沉陷时空特征的地下无证开采识别方法 |
| 5.4 实例分析与验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 面向越界开采识别的地下开采面位置反演 |
| 6.1 矿山地表与开采面对象动态关系构建 |
| 6.2 地下开采引起的地表沉陷规律 |
| 6.3 开采沉陷预计原理和模型 |
| 6.4 基于InSAR和沉陷预计理论的地下开采面反演 |
| 6.5 工程实例及分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 不足和展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（2）基于深度学习与信息融合的故障智能诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究背景及意义 |
| 1.3 卷积神经网络及信息融合的故障诊断发展现状 |
| 1.3.1 卷积神经网络 |
| 1.3.2 卷积神经网络在故障诊断中的应用 |
| 1.3.3 基于信息融合的故障诊断发展现状 |
| 1.3.4 迁移学习在故障诊断中的应用 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 1.5 论文结构安排 |
| 第二章 基于多维图像特征融合及卷积神经网络的智能诊断方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 卷积神经网络原理介绍 |
| 2.2.1 卷积层 |
| 2.2.2 激活函数 |
| 2.2.3 池化层 |
| 2.2.4 全连接层及Softmax分类器 |
| 2.2.5 网络训练优化器 |
| 2.3 基于多源数据的彩色图像模式识别诊断方法 |
| 2.3.1 彩色图像样本构建方法 |
| 2.3.2 网络结构及参数选择 |
| 2.3.3 风电齿轮箱验证 |
| 2.4 基于多源数据的灰度图像模式识别方法 |
| 2.4.1 灰度图像样本构建方法 |
| 2.4.2 网络结构及参数选择 |
| 2.4.3 离心式水泵验证 |
| 2.4.4 风电齿轮箱验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于自适应融合策略的深度学习网络构建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 一维卷积神经网络原理介绍 |
| 3.2.1 一维卷积神经网络原理 |
| 3.2.2 网络结构及训练参数选择 |
| 3.3 自适应数据融合策略的卷积神经网络 |
| 3.3.1 工业风机验证 |
| 3.3.2 风电齿轮箱验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于多源数据融合的迁移学习智能诊断方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 迁移学习的智能诊断方法 |
| 4.2.1 迁移学习及预训练网络 |
| 4.2.2 预训练网络系统设计 |
| 4.3 基于多源数据融合的预训练网络诊断方法 |
| 4.3.1 预训练网络及目标域介绍 |
| 4.3.2 离心式水泵数据集迁移实验 |
| 4.3.3 工业风机数据集迁移实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 课题工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者与导师简介 |
| 附录 |
（3）基于图像处理的Φ-OTDR振动模式识别研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与课题意义 |
| 1.2 分布式光纤振动传感系统的发展 |
| 1.3 国内外相关模式识别研究进展和现状 |
| 1.4 研究内容与结构安排 |
| 2 Φ-OTDR系统及基于图像处理的模式识别相关理论 |
| 2.1 光的散射理论 |
| 2.1.1 光纤中光的散射 |
| 2.1.2 瑞利散射 |
| 2.2 Φ-OTDR系统结构与传感原理 |
| 2.2.1 Φ-OTDR系统结构 |
| 2.2.2 Φ-OTDR振动传感原理 |
| 2.2.3 Φ-OTDR系统的性能评价参数 |
| 2.3 Φ-OTDR系统信号处理的相关理论 |
| 2.3.1 平均-差分方法 |
| 2.3.2 图像处理方法 |
| 2.4 模式识别算法原理 |
| 2.4.1 朴素贝叶斯分类器 |
| 2.4.2 卷积神经网络 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 实验系统及信噪比提升算法 |
| 3.1 实验系统与原始数据采集 |
| 3.1.1 实验系统 |
| 3.1.2 数据采集与预处理 |
| 3.2 图像各向异性扩散滤波算法 |
| 3.2.1 各向异性扩散(PM)原理 |
| 3.2.2 基于PM算法的振动信号降噪 |
| 3.3 小波包能量-阈值降噪算法 |
| 3.3.1 小波包分解重构理论 |
| 3.3.2 算法流程与参数设定 |
| 3.3.3 基于小波包的振动信号降噪 |
| 3.4 两种降噪方法效果对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 Φ-OTDR系统基于图像的模式识别方法 |
| 4.1 样本生成与预处理 |
| 4.1.1 识别图像生成 |
| 4.1.2 图像预处理 |
| 4.2 基于朴素贝叶斯分类器的扰动事件识别 |
| 4.2.1 图像形态特征提取 |
| 4.2.2 K折交叉验证法 |
| 4.2.3 识别结果分析 |
| 4.3 基于卷积神经网络的扰动事件识别 |
| 4.3.1 卷积神经网络结构设计 |
| 4.3.2 识别结果分析 |
| 4.4 两种识别方法对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论 |
| 5.1 论文完成的主要工作 |
| 5.2 下一步研究建议 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于深度学习的路面状态图像识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 行驶车辆路况图像识别的国内外研究现状 |
| 1.2.1 图像增强技术的研究现状 |
| 1.2.2 道路状态图像识别技术的研究现状 |
| 1.3 道路状态图像识别的难点与数据集 |
| 1.3.1 道路状态图像识别的难点 |
| 1.3.2 道路状态图像数据集 |
| 1.4 论文主要研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 章节内容安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 道路路况图像预处理与特征识别 |
| 2.1 机器视觉与道路状态图像数据集建立 |
| 2.1.1 机器视觉原理 |
| 2.1.2 视觉传感器的选择 |
| 2.1.3 道路状态图像数据集 |
| 2.1.4 图像数据集预处理 |
| 2.2 道路状态图像特征的提取 |
| 2.2.1 图像颜色特征提取 |
| 2.2.2 图像纹理特征提取 |
| 2.2.3 图像特征提取数据 |
| 2.3 道路状态图像特征的识别 |
| 2.3.1 K-均值聚类 |
| 2.3.2 支持向量机 |
| 2.3.3 卷积神经网络 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 改进型Retinex算法的研究 |
| 3.1 Retinex图像增强理论 |
| 3.1.1 图像增强技术原理 |
| 3.1.2 Retinue算法理论 |
| 3.2 改进型Retinex算法 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 实验环境 |
| 3.3.2 客观指标评估 |
| 3.3.3 实验结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于深度学习的道路状态图像识别 |
| 4.1 深度学习理论 |
| 4.1.1 深度学习原理 |
| 4.1.2 深度学习参数设置 |
| 4.2 改进的ReLU激活函数 |
| 4.2.1 改进的ReLU激活函数原理 |
| 4.2.2 实验方案流程 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 实验平台 |
| 4.3.2 不同激活函数实验对比分析 |
| 4.3.4 通用数据集实验对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 道路路况识别预警系统设计 |
| 5.1 道路路况识别预警系统概述 |
| 5.2 道路路况识别预警系统准则与流程的建立 |
| 5.2.1 道路路况识别预警系统准则的提出 |
| 5.2.2 道路路况识别预警系统工作流程的建立 |
| 5.3 道路路况识别预警系统的设计 |
| 5.3.1 图像采集与预处理模块 |
| 5.3.2 路况检测识别模块 |
| 5.3.3 路况区域测距模块 |
| 5.3.4 预警信号提示模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（5）基于多源交通数据的路况分析与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究目标和内容及关键技术 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 关键技术 |
| 1.3.4 创新点 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 交通路况分析平台及相关技术 |
| 2.1 交通路况分析平台 |
| 2.1.1 交通路况分析现状及需求分析 |
| 2.1.2 交通路况分析平台框架 |
| 2.2 交通路况态势分析方法 |
| 2.3 交通数据流大数据处理技术 |
| 2.3.1 交通路况分析大数据架构 |
| 2.3.2 消息队列与海量数据传输技术 |
| 2.3.3 基于大数据技术的路况分析应用 |
| 2.4 本文的研究架构 |
| 第3章 交通数据流不均衡数据采集与融合 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 交通数据流数据不均衡补偿融合方法 |
| 3.2.1 数据采集及预处理 |
| 3.2.2 基于可信度的路段分段速度估计 |
| 3.2.3 基于分段速度的交通相位识别方法 |
| 3.2.4 基于滤波器的路段行程时间估计 |
| 3.3 方法验证及分析 |
| 3.3.1 评判方法 |
| 3.3.2 比较分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 交通数据融合动态计算模型 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 交通数据融合动态计算模型优化方法 |
| 4.2.1 多级数据融合模型 |
| 4.2.2 基于历史数据的路况修正 |
| 4.2.3 动态权值调整机制 |
| 4.2.4 数据融合与交通状态判别算法模型 |
| 4.3 方法验证及分析 |
| 4.3.1 评判方法 |
| 4.3.2 比较分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 交通信息路况分析系统研发 |
| 5.1 交通路况分析系统设计 |
| 5.1.1 系统需求分析 |
| 5.1.2 系统功能分析 |
| 5.1.3 系统总体架构 |
| 5.2 交通路况分析系统实现 |
| 5.2.1 系统运行环境配置 |
| 5.2.2 系统应用关键流程 |
| 5.2.3 交通路况分析功能界面 |
| 5.3 交通路况分析系统测试 |
| 5.3.1 系统测试环境 |
| 5.3.2 系统功能测试 |
| 5.3.3 系统测试评价 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）交通拥堵预警系统设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 论文背景 |
| 1.2 交通拥堵预警应用现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 关键技术 |
| 2.1 内存计算引擎Spark |
| 2.2 消息队列Kafka |
| 2.3 XGBoost算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 系统需求分析 |
| 3.1 问题概述 |
| 3.2 系统功能性需求 |
| 3.2.1 后台数据管理 |
| 3.2.2 路况监控 |
| 3.2.3 拥堵预警 |
| 3.2.4 出行诱导 |
| 3.3 系统非功能需求 |
| 3.3.1 可靠性 |
| 3.3.2 安全性 |
| 3.3.3 可扩展性 |
| 3.3.4 可响应性 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统概要设计 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.2 功能结构设计 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 数据库概念模型设计 |
| 4.3.2 数据库逻辑模型设计 |
| 4.3.3 数据库物理模型设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统功能详细设计与实现 |
| 5.1 XGBoost预测模型构建 |
| 5.1.1 数据特点 |
| 5.1.2 数据预处理及特征构建 |
| 5.1.3 训练模型及调优 |
| 5.1.4 模型评估及验证 |
| 5.2 后台数据管理模块详细设计 |
| 5.2.1 核心流程 |
| 5.2.2 类设计 |
| 5.2.3 交互协作 |
| 5.3 路况监控模块详细设计 |
| 5.3.1 核心流程 |
| 5.3.2 类设计 |
| 5.3.3 交互协作 |
| 5.4 拥堵预警模块详细设计 |
| 5.4.1 核心流程 |
| 5.4.2 类设计 |
| 5.4.3 交互协作 |
| 5.5 出行诱导模块详细设计 |
| 5.5.1 核心流程 |
| 5.5.2 类设计 |
| 5.5.3 交互协作 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 系统测试及运行效果 |
| 6.1 系统测试环境 |
| 6.2 系统功能性测试 |
| 6.3 系统非功能性测试 |
| 6.4 运行效果展示 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 工作总结 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）基于车载视觉的车道线和车辆识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 智能车辆技术概述 |
| 1.2.1 国外智能车辆概况 |
| 1.2.2 国内智能车辆概况 |
| 1.2.3 成熟的智能车辆辅助产品 |
| 1.3 基于视觉的汽车主动安全技术 |
| 1.3.1 基于视觉的车道线检测 |
| 1.3.2 基于单目视觉的前方车辆识别 |
| 1.4 课题方案及主要研究内容 |
| 第2章 智能车硬件平台与摄像机坐标转换 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 智能车辆硬件平台 |
| 2.2.1 智能车辆平台介绍 |
| 2.2.2 摄像头的选型与安装 |
| 2.3 摄像机坐标转换 |
| 2.3.1 摄像机模型及转换过程 |
| 2.3.2 世界坐标系和摄像机坐标系的关系 |
| 2.3.3 图像坐标系 |
| 2.3.4 坐标转换公式 |
| 2.3.5 摄像机的标定和单应矩阵的计算 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于光流法的快速车道线识别算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 常用的车道线识别方法 |
| 3.3 复合二值化算子 |
| 3.3.1 常用算子 |
| 3.3.2 图像多重二值化算法 |
| 3.4 光流法动态确定感兴趣区域 |
| 3.4.1 光流算法原理 |
| 3.4.2 使用光流法动态选取感兴趣区域 |
| 3.5 透视变换及车道线拟合 |
| 3.5.1 透视变换 |
| 3.5.2 车道线像素点的查找 |
| 3.5.3 车道线拟合 |
| 3.5.4 车道线种类识别 |
| 3.6 实验和分析 |
| 3.6.1 算法效果对比 |
| 3.6.2 实车试验 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于深度神经网络的车辆识别方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 常见的车辆识别方法 |
| 4.2.1 基于HOG和 SVM的车辆识别算法 |
| 4.2.2 基于车辆底部阴影的车辆识别算法 |
| 4.2.3 深度神经网络方法和卷积神经网络模型 |
| 4.3 车辆识别和网络结构优化 |
| 4.4 算法效果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 车辆辅助驾驶系统平台设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 车道偏离预警方法 |
| 5.3 碰撞预警方法 |
| 5.3.1 视差图计算 |
| 5.3.2 三维重建视差图计算 |
| 5.3.3 算法效果分析 |
| 5.4 软件平台设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（8）基于图像处理的轮对擦伤在线检测系统的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 轮对踏面及其常见损伤 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.4.1 课题来源和目标 |
| 1.4.2 本文结构 |
| 2 基于STM32的图像采集硬件系统 |
| 2.1 机器视觉系统组成 |
| 2.2 图像采集系统指标和总体设计 |
| 2.2.1 图像采集系统指标 |
| 2.2.2 图像采集系统设计 |
| 2.3 基于STM32F407的图像采集系统 |
| 2.3.1 STM32F407的最小系统 |
| 2.3.2 摄像头模块选择及其接口 |
| 2.3.3 高速以太网及其接口 |
| 2.3.4 电源供电模块设计 |
| 2.3.5 摄像机外部触发 |
| 2.4 摄像机标定 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于图像处理的轮对踏面擦伤检测 |
| 3.1 踏面图像预处理 |
| 3.1.1 踏面图像灰度化 |
| 3.1.2 踏面运动图像复原 |
| 3.1.3 踏面图像去除噪声 |
| 3.1.4 踏面图像增强 |
| 3.2 提取踏面区域 |
| 3.2.1 踏面图像边缘检测 |
| 3.2.2 踏面图像边缘拟合 |
| 3.3 提取踏面纹理特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于改进GA-BP神经网络的踏面擦伤定位 |
| 4.1 模式识别在图像处理中的应用 |
| 4.2 BP神经网络的擦伤模式识别 |
| 4.3 改进GA-BP神经网络模式识别的擦伤定位 |
| 4.3.1 遗传算法优化BP神经网络 |
| 4.3.2 改进GA-BP神经网络擦伤定位 |
| 4.4 擦伤面积计算和分级预警 |
| 4.4.1 擦伤区域面积计算 |
| 4.4.2 擦伤程度分级预警 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 轮对踏面擦伤检测系统测试 |
| 5.1 检测系统软件界面 |
| 5.1.1 图像采集界面 |
| 5.1.2 擦伤检测界面 |
| 5.2 检测系统现场测试 |
| 5.2.1 现场测试过程 |
| 5.2.2 测试结果分析 |
| 5.3 踏面拼接 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 下一步研究方向 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）基于电子地图实时路况识别技术的交通运行特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 实时路况研究现状 |
| 1.2.2 交通运行特征研究现状 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 相关理论与方法 |
| 2.1 实时路况采集与发布技术 |
| 2.1.1 实时路况采集技术 |
| 2.1.2 实时路况发布技术 |
| 2.2 交通运行特征分析 |
| 2.2.1 交通运行指标 |
| 2.2.2 指标预测方法 |
| 2.3 图像识别技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于实时路况识别技术的交通运行指标构建 |
| 3.1 基本思路 |
| 3.2 数据获取 |
| 3.2.1 图像采集 |
| 3.2.2 图像处理 |
| 3.2.3 图像识别 |
| 3.3 指标构建 |
| 3.3.1 基础数据 |
| 3.3.2 路况颜色分布指数 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于实时路况识别技术的交通运行指标预测 |
| 4.1 基本思路 |
| 4.2 BP神经网络样本预测模型 |
| 4.2.1 BP神经网络结构 |
| 4.2.2 BP神经网络参数 |
| 4.2.3 BP神经网络训练过程 |
| 4.3 STARMA样本残差预测改进模型 |
| 4.3.1 传统STARMA模型 |
| 4.3.2 传统STARMA空间权矩阵 |
| 4.3.3 改进STARMA空间权矩阵 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实例分析 |
| 5.1 路况数据获取 |
| 5.2 交通运行指标计算与分析 |
| 5.2.1 区域路况颜色分布指数 |
| 5.2.2 分区路况颜色分布指数 |
| 5.2.3 实验结果对比 |
| 5.3 交通运行指标预测与分析 |
| 5.3.1 BP神经网络样本预测 |
| 5.3.2 STARMA样本残差预测 |
| 5.3.3 模型的应用 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论和展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A (攻读硕士学位期间取得的研究成果) |
（10）高速公路智能监控系统设计（论文提纲范文）
| 1 系统架构及硬件设计 |
| 1.1 系统架构 |
| 1.2 硬件设计 |
| 2 功能实现 |
| 2.1 采集终端实现 |
| 2.1.1 道路视频监控 |
| 2.1.2 微波车辆检测 |
| 2.1.3 光照强度与温湿度采集 |
| 2.2 监控系统网关及MQTT协议实现 |
| 3 结束语 |
四、基于路况图像模式识别预警网络的技术实现（论文参考文献）
- [1]基于InSAR/GIS的矿区地下非法开采监测关键技术研究[D]. 夏元平. 中国矿业大学, 2020
- [2]基于深度学习与信息融合的故障智能诊断方法研究[D]. 李石. 北京化工大学, 2020(02)
- [3]基于图像处理的Φ-OTDR振动模式识别研究[D]. 杨航. 北京交通大学, 2020(03)
- [4]基于深度学习的路面状态图像识别技术研究[D]. 程庐山. 上海工程技术大学, 2020(04)
- [5]基于多源交通数据的路况分析与研究[D]. 刘军建. 中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院), 2019(06)
- [6]交通拥堵预警系统设计与实现[D]. 王戍培. 北京交通大学, 2019(01)
- [7]基于车载视觉的车道线和车辆识别技术研究[D]. 庄博阳. 北京工业大学, 2019(03)
- [8]基于图像处理的轮对擦伤在线检测系统的研究[D]. 刘尚昆. 北京交通大学, 2019(01)
- [9]基于电子地图实时路况识别技术的交通运行特征研究[D]. 杨洋灵芝. 长沙理工大学, 2019(07)
- [10]高速公路智能监控系统设计[J]. 王家兵,李明,陈东军,张奔牛,曹建秋. 测控技术, 2018(09)