相机运动条件下的视频车辆检测
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与研究问题 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目标与研究意义 | 第11页 |
| 1.3 研究内容和研究方法 | 第11-12页 |
| 1.4 研究现状分析 | 第12-17页 |
| 第二章 运动目标检测理论基础 | 第17-27页 |
| 2.1 视频目标检测相关理论 | 第17-19页 |
| 2.1.1 视频目标检测概述 | 第17页 |
| 2.1.2 光流法 | 第17-18页 |
| 2.1.3 帧差法 | 第18-19页 |
| 2.1.4 背景减法 | 第19页 |
| 2.2 相机运动条件下目标检测基础 | 第19-27页 |
| 2.2.1 全局运动估计 | 第20-25页 |
| 2.2.2 运动补偿 | 第25-27页 |
| 第三章 算法设计 | 第27-39页 |
| 3.1 算法框架 | 第27-28页 |
| 3.2 运动估计与补偿 | 第28-31页 |
| 3.2.1 运动估计与补偿算法框架 | 第28-29页 |
| 3.2.2 运动估计流程 | 第29-30页 |
| 3.2.3 运动补偿流程 | 第30-31页 |
| 3.3 高斯差分 | 第31-33页 |
| 3.3.1 高斯金字塔 | 第31-32页 |
| 3.3.2 高斯差分 | 第32页 |
| 3.3.3 高斯差分算法框架 | 第32-33页 |
| 3.3.4 高斯差分法流程 | 第33页 |
| 3.4 非参数核密度估计 | 第33-36页 |
| 3.4.1 核密度估计的原理 | 第34页 |
| 3.4.2 核函数 | 第34-35页 |
| 3.4.3 核估计的步骤 | 第35页 |
| 3.4.4 非参数核密度估计算法框架 | 第35-36页 |
| 3.4.5 非参数核密度估计流程 | 第36页 |
| 3.5 目标定位 | 第36-37页 |
| 3.6 小结 | 第37-39页 |
| 第四章 算法验证及实验 | 第39-48页 |
| 4.1 实验环境与数据 | 第39页 |
| 4.2 实验程序设计 | 第39-40页 |
| 4.2.1 全局运动估计与补偿程序 | 第39-40页 |
| 4.2.2 高斯差分程序 | 第40页 |
| 4.2.3 非参数核密度估计程序 | 第40页 |
| 4.2.4 车辆定位程序 | 第40页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第40-47页 |
| 4.3.1 全局运动估计与补偿图像 | 第40-41页 |
| 4.3.2 高斯差分图像 | 第41-42页 |
| 4.3.3 非参数核密度估计图像 | 第42-43页 |
| 4.3.4 视频中运动车辆最终检测 | 第43-44页 |
| 4.3.5 帧差法与高斯差分检测的比较 | 第44-47页 |
| 4.4 小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 主要工作 | 第48页 |
| 5.2 创新之处 | 第48-49页 |
| 5.3 不足与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 读硕士学位期间发表的学术论著 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
