对车辆轮廓进行检测。运用一种基于开源计算机视觉库OpenCV的轮廓检测新方法。首先对图像进行形态学去噪、平滑滤波处理和二值化阈值分割等预处理 ，获得二值化黑白图像。然后通过轮廓提取和跟踪检测到车辆外轮廓线在Python环境下，利用 OpenCV编程实现了此方法。 通过提取全景图，在图像场景中由于目标和背景的温差较小，从而导致图像的对比度很低，为了提高图像的对比度，增强图像。虽然图像增强并不能增加图像数据中的信息量，但是它却能够增加所选择特征的动态范围，从而使这些特征更容易地被检测和识别，并进行后期树木消除，并得到相对清晰的原树模型与对比示意，并反馈车辆进行前期预警。 OpenCV提供的视觉处理算法非常丰富，并且以Python语言编写，加上其开源的特性，处理得当，不需要添加新的外部支持也可以完整的编译链接生成执行程序。不同的树木视觉图像是千差万别的，虽然我们可以把树木的主要特征提取出来，但是其视觉图像背景不可避免会出现一些干扰因素。我们可以采用面积法，利用OpenCV强大的数据库，即可计算出整个轮廓或者部分轮廓的面积，进入引导OpenCV进入前期检测与追踪的开展，进而支持智能驾驶。

1 概 述 1.1研究背景 1.2研究现状 1.3研究内容 2 相关技术简介 2.1 JSP技术 2.2 JAVA技术 2.3 MYSQL数据库 2.4 B/S结构 3 系统需求分析 3.1 系统可行性分析 3.1.1 操作可行性 3.1.2 经济可行性 3.1.3 技术可行性 3.2 系统性能分析 3.3系统流程分析 3.3.1注册流程 3.3.2用户登录流程 3.3.3信息添加流程 3.4 系统用例分析 4 系统设计 4.1 系统结构设计 4.2 系统架构设计 4.2.1总体架构设计 4.2.2系统网络拓扑结构图 4.3系统顺序图 4.3.1用户登录管理模块 4.3.2添加信息管理模块 4.4数据库设计 4.4.1数据库实体 4.4.2 数据库表 5 系统实现 5.1 登录功能模块的系统 5.2 管理员功能模块的系统 5.2.1客户管理界面 5.2.2 后台用户管理界面 5.2.3 用户咨询界面 5.3 客户功能模块的实现 5.3.5编辑账户界面 6 系统测试 6.1系统测试目的与意义 6.2测试用例 6.3测试分析 结论 致谢 参考文献

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智能交通：智能交通(Intelligent Transport System,简称ITS)是上世纪90年代初美国提出的理念，它是将先进的GIS（地理信息系统）、通信技术、传感器技术、车辆识别与定位（GPS）、人工智能等技术有效地集成运用于整个地面交通管理系统，建立一种大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通管理系统。智慧交通：智慧交通是2009年由IBM提出的理念，在智能交通的基础上，融入了物联网、云计算、大数据、移动互联等高新IT技术来汇集交通信息，提供各类实时交通数据的交通信息服务。智慧交通依托于前期智能交通的发展，同时也对交通信息化提供了新的内涵。

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