| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第11-14页 |
| ·国内外基于图像的车型识别技术的研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内外基于视频的交通事件检测的研究现状 | 第12-14页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第14-16页 |
| 第2章 交通事件的语义理解框架 | 第16-25页 |
| ·引言 | 第16-17页 |
| ·交通事件的框架角度分析 | 第17-19页 |
| ·交通事件的分类 | 第17-18页 |
| ·事件的语义粒度划分 | 第18-19页 |
| ·交通视频的底层特征 | 第19-21页 |
| ·交通事件的语义表达 | 第21-23页 |
| ·交通事件语义理解的整体流程框架 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 交通视频底层特征的感知 | 第25-52页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·动态特征的提取 | 第25-31页 |
| ·运动目标的检测 | 第25-28页 |
| ·运动目标的跟踪 | 第28-31页 |
| ·静态特征的提取 | 第31-33页 |
| ·交通视频的语义环境 | 第31-32页 |
| ·交通视频的目标识别 | 第32-33页 |
| ·车型识别的复合模型的研究 | 第33-51页 |
| ·车型的分类标准 | 第33-35页 |
| ·车辆图像的前期处理 | 第35-39页 |
| ·车辆的 Harris 角点特征 | 第39-42页 |
| ·基于 Hausdorff 距离的车型匹配方式与改进 | 第42-44页 |
| ·SIFT 特征 | 第44-47页 |
| ·基于 SIFT 特征的车辆匹配识别 | 第47-48页 |
| ·实验仿真及分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 交通事件的行为理解 | 第52-71页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·HMM 的基本原理 | 第52-56页 |
| ·HMM 的概念 | 第52-54页 |
| ·HMM 的主要算法 | 第54-56页 |
| ·高级语义事件的 HMM 建模和识别 | 第56-57页 |
| ·实验仿真与分析 | 第57-64页 |
| ·车辆行为理解 | 第58-62页 |
| ·人车交互行为理解 | 第62-64页 |
| ·改进的基于 HMM 的交通行为理解过程 | 第64-67页 |
| ·复杂场景下的语义事件 | 第64-65页 |
| ·理解过程的改进 | 第65-67页 |
| ·实验仿真与分析 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |