视频车辆检测器图像算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景 | 第8页 |
| 1.2 车辆检测器应用现状 | 第8-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 国内研究概况 | 第11-12页 |
| 1.4 论文研究内容及组织结构 | 第12-14页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第12页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 基于视频运动车辆检测算法研究 | 第14-32页 |
| 2.1 运动车辆检测算法研究 | 第14-20页 |
| 2.1.1 差分图像法 | 第14-17页 |
| 2.1.2 光流场方法 | 第17-18页 |
| 2.1.3 基于马尔科夫随机场运动目标分离 | 第18-20页 |
| 2.2 基于差分图像的车辆检测算法实现 | 第20-30页 |
| 2.2.1 视频图像预处理 | 第20-23页 |
| 2.2.2 背景提取及更新 | 第23-26页 |
| 2.2.3 图像二值化及阈值分割 | 第26-28页 |
| 2.2.4 运动目标的提取 | 第28页 |
| 2.2.5 数学形态学处理 | 第28-30页 |
| 2.3 动态车辆跟踪算法流程 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 运动车辆跟踪方法研究 | 第32-39页 |
| 3.1 运动车辆跟踪方法 | 第32-35页 |
| 3.1.1 基于运动模板的跟踪方法实现 | 第32-33页 |
| 3.1.2 模板建立 | 第33-34页 |
| 3.1.3 模板匹配 | 第34-35页 |
| 3.2 车辆遮挡问题 | 第35-37页 |
| 3.2.1 Kalman 方程 | 第35-37页 |
| 3.2.2 遮挡处理方法 | 第37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 图像测速方法研究 | 第39-51页 |
| 4.1 车速测量算法研究 | 第39-40页 |
| 4.1.1 光流方程法 | 第39-40页 |
| 4.1.2 相位相关法 | 第40页 |
| 4.2 成像模型及坐标系转换 | 第40-44页 |
| 4.2.1 摄像机模型 | 第40-41页 |
| 4.2.2 基本投影几何 | 第41-42页 |
| 4.2.3 旋转矩阵与平移向量 | 第42页 |
| 4.2.4 坐标系转换 | 第42-44页 |
| 4.3 标定过程 | 第44-46页 |
| 4.3.1 选择标定板 | 第44-45页 |
| 4.3.2 确定摄相机参数 | 第45-46页 |
| 4.4 实时车速测量 | 第46-51页 |
| 第五章 交通流参数检测 | 第51-61页 |
| 5.1 统计车辆的方法 | 第51-55页 |
| 5.1.1 设置待检测区域 ROI | 第51页 |
| 5.1.2 特征提取 | 第51-54页 |
| 5.1.3 待检测区域车辆编号 | 第54-55页 |
| 5.2 其他交通参数检测 | 第55-56页 |
| 5.3 实验结果 | 第56-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
