基于信息融合的车辆跟踪技术研究
| 1. 引言 | 第1-15页 |
| ·智能交通的意义和任务 | 第8-10页 |
| ·道路交通存在的主要问题 | 第8-9页 |
| ·智能交通的概念与现状 | 第9-10页 |
| ·ITS的主要内容 | 第10-11页 |
| ·ITS系统的组成 | 第11-12页 |
| ·智能交通技术的应用案例 | 第12-14页 |
| ·课题选题的意义 | 第14页 |
| ·论文安排和本人主要工作 | 第14-15页 |
| ·本人主要工作 | 第14-15页 |
| ·论文安排 | 第15页 |
| 2. 信息融合技术 | 第15-25页 |
| ·信息融合的基本内容 | 第16-18页 |
| ·基本原理和基本目标 | 第16页 |
| ·信息融合的过程问题 | 第16-17页 |
| ·信息融合的时间性和空间性 | 第17-18页 |
| ·信息融合的体系结构 | 第18-22页 |
| ·融合系统的功能模型 | 第18-20页 |
| ·融合系统的结构 | 第20-22页 |
| ·信息融合的关键技术及存在问题 | 第22-23页 |
| ·信息融合的关键技术 | 第22-23页 |
| ·信息融合存在的问题 | 第23页 |
| ·信息融合技术在ITS中的应用案例 | 第23-25页 |
| ·应用领域 | 第23-24页 |
| ·在车辆跟踪中的应用简介 | 第24-25页 |
| 3. 智能交通系统中的信息融合研究 | 第25-36页 |
| ·信息化模型 | 第25-26页 |
| ·ITS信息特征分析 | 第26-28页 |
| ·多源性 | 第26-27页 |
| ·异构性 | 第27页 |
| ·层次性 | 第27-28页 |
| ·ITS中的决策信息融合 | 第28-30页 |
| ·信息融合层次 | 第28-29页 |
| ·事件检测及状态分析融合模式 | 第29-30页 |
| ·ITS中的目标信息融合 | 第30-36页 |
| ·Kalman滤波器算法 | 第31-33页 |
| ·局部融合 | 第33页 |
| ·全局融合 | 第33-34页 |
| ·融合系统总体结构 | 第34-35页 |
| ·仿真 | 第35-36页 |
| 4. 基于KALMAN滤波的车辆跟踪算法 | 第36-45页 |
| ·车辆跟踪算法 | 第36-38页 |
| ·基于模型的跟踪 | 第36-37页 |
| ·基于区域的跟踪 | 第37页 |
| ·基于活动轮廓的跟踪 | 第37页 |
| ·基于特征的跟踪 | 第37-38页 |
| ·运动跟踪原理和实现 | 第38页 |
| ·运动模型的设计与建立 | 第38-40页 |
| ·二维轨迹模型 | 第39页 |
| ·三维刚体运动模型 | 第39-40页 |
| ·运动目标跟踪算法设计 | 第40-41页 |
| ·位置和速度的估计 | 第41-42页 |
| ·摄像机校准技术 | 第42-43页 |
| ·实验结果 | 第43-45页 |
| 5. 基于异类传感器融合的车辆跟踪 | 第45-52页 |
| ·系统模型的设计 | 第45-46页 |
| ·视觉窗口的设计 | 第46-49页 |
| ·窗口中心位置与窗口尺寸的自适应调节 | 第47-48页 |
| ·窗口参数的确定 | 第48页 |
| ·实验结果 | 第48-49页 |
| ·状态数据信息的融合 | 第49-52页 |
| ·算法推导 | 第49-51页 |
| ·仿真实验 | 第51-52页 |
| 6. 结论与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 声明 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
