| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 运动目标检测与跟踪的研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 运动目标检测与跟踪技术简介 | 第11-16页 |
| 1.2.1 运动目标检测技术 | 第12-14页 |
| 1.2.2 运动目标跟踪技术 | 第14-16页 |
| 1.3 运动目标检测与跟踪技术国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 运动目标检测与跟踪难点分析 | 第17-19页 |
| 1.4.1 运动目标检测技术难点分析 | 第17-18页 |
| 1.4.2 运动目标跟踪技术难点分析 | 第18-19页 |
| 1.5 本文主要研究内容概述 | 第19-21页 |
| 第二章 运动目标检测与跟踪技术相关图像处理技术概述 | 第21-29页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 图像灰度化 | 第21-22页 |
| 2.3 边缘检测 | 第22-24页 |
| 2.4 二值化 | 第24-25页 |
| 2.5 数学形态学 | 第25-27页 |
| 2.6 图像显著特征提取 | 第27-28页 |
| 2.6.1 图像颜色特征 | 第27页 |
| 2.6.2 图像纹理特征 | 第27-28页 |
| 2.6.3 图像形状特征 | 第28页 |
| 2.7 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 一种新的基于 ViBe 的运动目标检测方法 | 第29-41页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 背景减除算法（ViBe） | 第29-31页 |
| 3.3 三帧差分运动目标检测方法 | 第31-32页 |
| 3.4 改进的 ViBe 检测算法 | 第32-37页 |
| 3.4.1 基于三帧差分的预处理 | 第33-34页 |
| 3.4.2 基于 ViBe 的运动检测 | 第34-35页 |
| 3.4.3 基于先验知识和边缘检测方法的阴影消除 | 第35-36页 |
| 3.4.4 运动目标属性描述与目标跟踪 | 第36-37页 |
| 3.5 实验结论与分析 | 第37-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 AMFPF 运动目标跟踪算法 | 第41-52页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 粒子滤波 | 第41-42页 |
| 4.3 主动轮廓模型 | 第42-43页 |
| 4.4 相似性度量 | 第43-44页 |
| 4.5 自适应样本数量的粒子滤波算法 | 第44-45页 |
| 4.6 目标特征提取及融合 | 第45-47页 |
| 4.6.1 目标颜色特征提取 | 第45页 |
| 4.6.2 目标纹理特征提取 | 第45-46页 |
| 4.6.3 目标运动边缘特征提取 | 第46页 |
| 4.6.4 目标颜色、纹理、边缘特征融合 | 第46-47页 |
| 4.7 AMFPF 算法描述 | 第47-48页 |
| 4.8 实验结论与分析 | 第48-51页 |
| 4.9 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 交通参数监测系统的实现 | 第52-64页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 交通参数简介 | 第52页 |
| 5.3 摄像机标定 | 第52-54页 |
| 5.4 交通参数提取 | 第54-59页 |
| 5.4.1 系统结构设计 | 第54-55页 |
| 5.4.2 参数设置模块 | 第55-56页 |
| 5.4.3 基于运动目标检测与跟踪提取交通参数模块 | 第56-59页 |
| 5.5 系统实验结论与分析 | 第59-63页 |
| 5.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 文本工作总结 | 第64页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第71页 |
