车辆视频检测与跟踪系统的研究与实现
| 1 绪 论 | 第1-18页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·车辆视频检测与跟踪算法概要 | 第9-12页 |
| ·车辆视频检测的各种方法 | 第9-10页 |
| ·车辆跟踪的算法综述 | 第10-12页 |
| ·交通监控系统的比较与相关研究 | 第12-13页 |
| ·车辆视频检测与跟踪技术的应用 | 第13-14页 |
| ·视频车辆检测器 | 第14-15页 |
| ·论文的结构安排 | 第15-16页 |
| ·作者所做的主要工作 | 第16-18页 |
| 2 基于线式视频车辆检测器的车辆检测算法 | 第18-24页 |
| ·引论 | 第18页 |
| ·背景提取算法 | 第18-19页 |
| ·背景更新算法 | 第19-20页 |
| ·线圈的设置及触发与复位 | 第20-21页 |
| ·实验结果 | 第21-24页 |
| 3 基于面式视频车辆检测器的车辆检测算法 | 第24-39页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·基于高阶统计量的静态背景提取算法 | 第24-27页 |
| ·高阶统计量 | 第24-25页 |
| ·静态背景提取算法 | 第25-27页 |
| ·背景更新算法 | 第27-30页 |
| ·车辆检测算法 | 第30-36页 |
| ·图像分割 | 第31-34页 |
| ·腐蚀与膨胀 | 第34-35页 |
| ·种子填充 | 第35页 |
| ·车辆定位 | 第35-36页 |
| ·车辆检测实验结果 | 第36-37页 |
| ·结论 | 第37-39页 |
| 4 基于Kalman滤波的车辆跟踪算法 | 第39-50页 |
| ·引论 | 第39页 |
| ·跟踪基本原理 | 第39-40页 |
| ·运动模型 | 第40-42页 |
| ·二维轨迹模型 | 第40-41页 |
| ·三维刚体运动模型 | 第41-42页 |
| ·运动跟踪算法概述 | 第42-43页 |
| ·Kalman滤波器与位置和速度的估计 | 第43-46页 |
| ·Kalman滤波器 | 第43-45页 |
| ·位置和速度的估计 | 第45-46页 |
| ·摄像机校准 | 第46-49页 |
| ·实验结果 | 第49-50页 |
| 5 基于虚拟线圈的车辆检测系统的设计与实现 | 第50-59页 |
| ·软件设计开发方法概述 | 第50-53页 |
| ·结构化方法 | 第50页 |
| ·面向数据结构的软件开发方法 | 第50-51页 |
| ·面向问题的分析法 | 第51页 |
| ·原型化方法 | 第51-52页 |
| ·面向对象的软件开发方法 | 第52-53页 |
| ·车辆视频检测系统主要对象 | 第53-54页 |
| ·模块功能划分以及交通参数的统计 | 第54-56页 |
| ·系统流程 | 第56页 |
| ·实验设备与软件开发平台 | 第56-59页 |
| 6 结论 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·进一步的工作 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 声明 | 第66页 |
