基于视频检测技术的车流量统计算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究的背景和意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究和发展现状 | 第11-12页 |
| ·技术的难点 | 第12-14页 |
| ·论文的主要工作和内容安排 | 第14-15页 |
| 第二章 视频图像处理的相关技术 | 第15-24页 |
| ·数字图像处理及数字化 | 第15-17页 |
| ·图像处理技术 | 第15页 |
| ·数字化图像 | 第15-17页 |
| ·图像平滑 | 第17-21页 |
| ·邻域平均法 | 第18-19页 |
| ·中值滤波 | 第19页 |
| ·帧间平均法 | 第19-20页 |
| ·高斯滤波 | 第20-21页 |
| ·形态学处理 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 运动目标检测算法综述 | 第24-33页 |
| ·背景建模 | 第24-28页 |
| ·平均背景模型 | 第24-25页 |
| ·W~4法 | 第25页 |
| ·Vibe法 | 第25页 |
| ·高斯背景模型 | 第25-27页 |
| ·非参数背景模型 | 第27页 |
| ·均值漂移(Mean Shift) | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28页 |
| ·车辆检测算法 | 第28-32页 |
| ·立体视觉分析法 | 第29页 |
| ·基于图像差分的检测算法 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 融合贝叶斯决策理论的改进混合高斯算法 | 第33-39页 |
| ·非参数混合高斯函数估计思想 | 第33-35页 |
| ·分块背景建模 | 第33-34页 |
| ·背景更新 | 第34-35页 |
| ·高斯函数目标检测 | 第35-36页 |
| ·融合贝叶斯模型的目标检测 | 第36-37页 |
| ·运动目标提取 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 高速公路视频中车流量检测 | 第39-47页 |
| ·形态学处理二值图像 | 第39-40页 |
| ·检测线的设置 | 第40-42页 |
| ·设置虚拟检测线 | 第40-41页 |
| ·本文的检测线的设置方法 | 第41-42页 |
| ·具体算法描述 | 第42-44页 |
| ·帧间差分法 | 第42页 |
| ·面积法 | 第42-43页 |
| ·帧差法和面积法融合 | 第43-44页 |
| ·实验结果分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 附录 | 第53页 |
