基于单目视频的车辆对象提取及速度测定方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 运动目标检测技术 | 第10-12页 |
| 1.2.2 运动目标跟踪技术 | 第12页 |
| 1.2.3 基于视频测速技术 | 第12页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第12-14页 |
| 1.4 章节安排 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-17页 |
| 第二章 道路模型 | 第17-23页 |
| 2.1 道路模型的概念 | 第17-19页 |
| 2.2 道路模型数据库 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 车辆对象提取 | 第23-43页 |
| 3.1 运动目标检测方法概述 | 第23-28页 |
| 3.1.1 光流法 | 第23-24页 |
| 3.1.2 帧间差分法 | 第24-25页 |
| 3.1.3 背景差分法 | 第25-28页 |
| 3.2 基于混合高斯背景建模的车辆对象提取方法 | 第28-36页 |
| 3.2.1 视频预处理 | 第28-31页 |
| 3.2.2 混合高斯背景建模 | 第31-33页 |
| 3.2.3 改进的背景差分法 | 第33-34页 |
| 3.2.4 图像的腐蚀与膨胀 | 第34-36页 |
| 3.3 阴影检测与消除 | 第36-39页 |
| 3.3.1 阴影检测方法概述 | 第37-38页 |
| 3.3.2 基于HSV颜色空间的阴影消除算法 | 第38-39页 |
| 3.4 实验结果 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-43页 |
| 第四章 车辆对象跟踪 | 第43-57页 |
| 4.1 运动目标跟踪方法概述 | 第43-45页 |
| 4.1.1 基于特征的跟踪方法 | 第43-44页 |
| 4.1.2 基于主动轮廓的跟踪方法 | 第44-45页 |
| 4.1.3 基于3D的跟踪方法 | 第45页 |
| 4.1.4 基于运动估计的跟踪方法 | 第45页 |
| 4.2 基于特征点的光流跟踪方法 | 第45-53页 |
| 4.2.1 车辆对象特征点的选取 | 第45-48页 |
| 4.2.2 Lucas-Kanade光流法 | 第48-50页 |
| 4.2.3 图像金字塔 | 第50-51页 |
| 4.2.4 基于车辆区域特征检测的跟踪方法 | 第51-53页 |
| 4.3 实验结果 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 基于视频的车辆对象速度测定 | 第57-67页 |
| 5.1 基于视频的原理 | 第57-58页 |
| 5.2 基于高速公路车道线的视频测速方法 | 第58-65页 |
| 5.2.1 车道线区域分割 | 第59-60页 |
| 5.2.2 车道线的检测 | 第60-63页 |
| 5.2.3 测速线的划定 | 第63-64页 |
| 5.2.4 虚拟撞线算法 | 第64-65页 |
| 5.3 实验结果 | 第65-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-71页 |
| 6.1 论文内容总结 | 第67-68页 |
| 6.2 展望 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表论文、软著及项目实践 | 第79页 |
