| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第11-12页 |
| ·基于视频的智能交通监控系统概述 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第14-17页 |
| ·论文主要内容及结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 运动目标前景检测算法研究 | 第19-37页 |
| ·运动检测典型算法分析 | 第19-20页 |
| ·基于高斯混合模型的交通运动前景检测算法研究 | 第20-34页 |
| ·交通场景高斯混合模型适用性分析 | 第20-22页 |
| ·基于EM算法的高斯混合模型 | 第22-26页 |
| ·在线更新的高斯混合模型 | 第26-28页 |
| ·基于在线更新高斯混合模型的运动检测算法 | 第28-30页 |
| ·高斯混合模型拖尾现象分析解决 | 第30-31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-34页 |
| ·夜间前景检测算法研究 | 第34-36页 |
| ·高亮区域提取 | 第34-36页 |
| ·帧内车灯配对 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 阴影剔除算法研究 | 第37-53页 |
| ·典型阴影抑制算法分析 | 第37-38页 |
| ·阴影特性分析 | 第38-42页 |
| ·基于HSI空间的色调与亮度分析 | 第38-41页 |
| ·阴影亮度模型 | 第41-42页 |
| ·基于阴影亮度模型与位置估计的阴影检测算法 | 第42-52页 |
| ·阴影初检测 | 第43-44页 |
| ·伪阴影剔除 | 第44-47页 |
| ·阴影亮度模型更新 | 第47-49页 |
| ·检测算法实验及分析 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 基于Kalman滤波的目标跟踪技术研究与应用 | 第53-72页 |
| ·目标跟踪技术概述 | 第53-54页 |
| ·交通监控中对于目标跟踪的需求分析 | 第54-55页 |
| ·卡尔曼滤波算法 | 第55-59页 |
| ·车辆目标特征及匹配算法 | 第59-61页 |
| ·基于主色调方法的颜色特征匹配算法 | 第59-61页 |
| ·基于空间结构特征的相似度匹配算法 | 第61页 |
| ·基于卡尔曼滤波与多特征融合匹配的跟踪算法 | 第61-69页 |
| ·卡尔曼滤波目标状态方程 | 第61-62页 |
| ·基于特征融合匹配的滤波跟踪算法过程 | 第62-66页 |
| ·实验及分析 | 第66-69页 |
| ·基于卡尔曼滤波与最近邻匹配的夜间目标跟踪算法 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 智能交通监控系统软件设计与实现 | 第72-80页 |
| ·系统开发工具选择 | 第72-73页 |
| ·监控系统软件总体结构设计 | 第73页 |
| ·系统工作流程及功能子模块设计 | 第73-78页 |
| ·系统初始化设置 | 第74-76页 |
| ·定时中断 | 第76页 |
| ·运动检测与目标跟踪 | 第76-77页 |
| ·信息显示与刷新 | 第77-78页 |
| ·系统测试与结果分析 | 第78-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第6章 总结与展望 | 第80-82页 |
| ·总结 | 第80页 |
| ·展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第87-88页 |
| 作者简介 | 第88页 |