| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-10页 |
| ·研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·本文的主要工作 | 第8页 |
| ·论文的组织结构 | 第8-10页 |
| 2 视频车辆跟踪系统架构 | 第10-21页 |
| ·系统总体架构 | 第10页 |
| ·系统硬件平台构成 | 第10-14页 |
| ·S3C6410X微处理器简介 | 第11-12页 |
| ·视频解码模块 | 第12-13页 |
| ·视频显示模块 | 第13-14页 |
| ·系统软件平台构成 | 第14-21页 |
| ·嵌入式Linux开发环境的搭建 | 第14-18页 |
| ·Gdbserver的介绍 | 第18-21页 |
| 3 视频车辆检测和跟踪算法 | 第21-29页 |
| ·车辆检测算法概述 | 第21-23页 |
| ·高斯混合模型理论介绍 | 第22-23页 |
| ·车辆跟踪算法概述 | 第23-29页 |
| ·Meanshift跟踪算法原理简介 | 第24-26页 |
| ·卡尔曼滤波器原理 | 第26-27页 |
| ·卡尔曼预测器应用 | 第27-29页 |
| 4 应用程序设计 | 第29-53页 |
| ·基于V4L2的视频采集的实现 | 第29-30页 |
| ·基于OpenCV平台的软件实现 | 第30-44页 |
| ·OpenCV简介 | 第30-31页 |
| ·OpenCV实现建立混合高斯模型 | 第31页 |
| ·OpenCV实现运动目标跟踪的架构 | 第31-44页 |
| ·基于S3C6410X的视频车辆检测跟踪的移植与优化 | 第44-53页 |
| 5 实验结果分析 | 第53-55页 |
| ·视频输出测试 | 第53页 |
| ·跟踪效果测试 | 第53-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-56页 |
| ·课题总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |