| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第9-11页 |
| 第二章 运动目标检测与提取 | 第11-19页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·背景差分法 | 第11-16页 |
| ·背景差分法原理 | 第11-12页 |
| ·高斯背景模型 | 第12-16页 |
| ·高斯背景模型在本文中的应用 | 第16页 |
| ·连通域标定 | 第16-18页 |
| ·基于特征的目标检测 | 第18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 第三章 目标的跟踪方法 | 第19-39页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·mean shift跟踪算法 | 第19-27页 |
| ·mean shift理论 | 第20-23页 |
| ·基本的mean shift | 第20-21页 |
| ·扩展的mean shift | 第21-22页 |
| ·mean shift算法 | 第22-23页 |
| ·mean shift算法在目标跟踪中的应用 | 第23-27页 |
| ·目标模型 | 第24-25页 |
| ·候选模型 | 第25页 |
| ·相似性判定 | 第25-26页 |
| ·目标定位 | 第26-27页 |
| ·基于surf特征的跟踪 | 第27-37页 |
| ·sift特征 | 第28-30页 |
| ·surf特征 | 第30-36页 |
| ·用于兴趣点检测的Hessian阵 | 第30-32页 |
| ·构建尺度空间 | 第32-34页 |
| ·精确定位特征点 | 第34页 |
| ·兴趣点的描述和匹配 | 第34-36页 |
| ·surf特征与sift特征的比较 | 第36-37页 |
| ·surf特征在车辆及车牌跟踪中的应用 | 第37页 |
| ·小结 | 第37-39页 |
| 第四章 车辆及车牌检测与跟踪的系统实现及实验结果与分析 | 第39-53页 |
| ·总体工作介绍 | 第39页 |
| ·车辆特征的检测与跟踪 | 第39-46页 |
| ·运动车辆的检测和提取 | 第41-43页 |
| ·mean shift算法实现车辆跟踪 | 第43-44页 |
| ·基于surf特征的车辆跟踪 | 第44-46页 |
| ·实验结果分析 | 第46页 |
| ·基于车辆车牌的检测与跟踪 | 第46-52页 |
| ·标准车牌 | 第47页 |
| ·车牌的检测与提取 | 第47-51页 |
| ·车牌的跟踪 | 第51页 |
| ·surf特征在车牌跟踪中的改进 | 第51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-57页 |
| ·总结 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 研究成果 | 第63页 |