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基于视频的车辆跟踪技术研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-14页
第一章 绪论第14-20页
   ·研究背景第14-15页
   ·车辆跟踪技术研究的目的及意义第15-16页
   ·国内外研究现状第16-17页
     ·国外研究现状第16页
     ·国内研究现状第16-17页
   ·课题研究内容第17-19页
     ·论文总体方案及应用环境第17-18页
     ·论文研究内容第18页
     ·论文关键技术第18-19页
   ·课题组织结构第19-20页
第二章 视频图像跟踪预备知识第20-32页
   ·边缘检测第20-23页
     ·Roberts 算子检测法第20-21页
     ·Prewitt 算子检测法第21页
     ·Sobel 算子检测法第21页
     ·Laplacian 算子检测法第21-22页
     ·Canny 算子检测法第22页
     ·实验结果与分析第22-23页
   ·二值化处理第23-28页
     ·迭代法第23-24页
     ·最大类间方差法第24-25页
     ·灰度拉伸大津法第25页
     ·最大熵法第25-26页
     ·本章改进的二值化法第26页
     ·实验结果与分析第26-28页
   ·噪声去除第28-30页
     ·中值滤波法第28页
     ·连通域面积法第28-29页
     ·形态学滤波法第29-30页
   ·图像识别第30-31页
     ·特征提取和选择第30页
     ·目标描述第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第三章 运动车辆检测第32-45页
   ·运动目标检测法的总结第32-35页
     ·背景差分法第32-34页
     ·帧间差分法第34页
     ·光流法第34页
     ·混合法第34-35页
   ·自适应混合高斯背景模型的运动车辆检测法第35-39页
     ·背景重建第35-38页
       ·混合高斯背景模型初始化第36-37页
       ·混合高斯背景模型参数更新第37-38页
       ·背景确定第38页
     ·运动车辆检测第38-39页
     ·噪声点去除第39页
   ·实验结果与分析第39-44页
     ·背景提取实验结果第39-41页
     ·车辆检测实验结果第41-44页
   ·本章小结第44-45页
第四章 运动车辆阴影检测与去除第45-54页
   ·运动阴影检测法的总结第45-46页
     ·基于阴影模型的方法总结第45-46页
     ·基于阴影属性的方法总结第46页
   ·基于光度特性和多梯度分析的运动阴影去除法第46-50页
     ·结合光度特性和连接成分分析法检测候选阴影区域第47-48页
     ·梯度差分去除阴影第48-49页
     ·连接成分分析第49-50页
     ·阴影边界去除第50页
   ·实验结果与定量评估结果第50-53页
     ·实验结果分析第50-52页
     ·实验结果评估第52-53页
   ·本章小结第53-54页
第五章 运动车辆跟踪第54-66页
   ·运动目标跟踪法的总结第54-55页
     ·基于模型的跟踪第54页
     ·基于区域的跟踪第54-55页
     ·基于活动轮廓的跟踪第55页
     ·基于特征的跟踪第55页
   ·基于GM(1,1)预测模型和均值漂移的运动车辆跟踪法第55-64页
     ·遮挡检测第56-57页
     ·非遮挡下的运动车辆跟踪第57-58页
     ·遮挡下的运动车辆跟踪第58-64页
       ·GM(1,1)预测模型原理第58-59页
       ·基于GM(1,1)预测模型的车辆重心位置预测第59-60页
       ·基于GM(1,1)预测模型的车辆重心位置预测结果第60页
       ·基于均值漂移法的跟踪原理第60-62页
       ·均值漂移法中目标初始位置的改进第62页
       ·均值漂移法中颜色模型的改进第62页
       ·均值漂移法中权值的改进第62-63页
       ·结合GM(1,1)预测模型和均值漂移的车辆跟踪法第63-64页
   ·实验结果与分析第64-65页
   ·本章小结第65-66页
第六章 论文总结与展望第66-68页
   ·论文总结第66-67页
   ·论文展望第67-68页
参考文献第68-73页
致谢第73-74页
发表的论文及参与完成的科研项目第74页

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