基于视频的交通路口车辆计算研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 交通信息采集方法 | 第13页 |
| 1.2.2 视频检测技术研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 存在的问题分析 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的研究内容与组织结构 | 第16-20页 |
| 第二章 基于Hough变换的路面ROI分割 | 第20-32页 |
| 2.1 引言 | 第20-21页 |
| 2.2 边缘检测 | 第21-26页 |
| 2.2.1 Roberts算子 | 第21-22页 |
| 2.2.2 Sobel算子 | 第22页 |
| 2.2.3 Laplace算子 | 第22-23页 |
| 2.2.4 Canny算子 | 第23-25页 |
| 2.2.5 边缘检测算子对比分析 | 第25-26页 |
| 2.3 Hough变换 | 第26-27页 |
| 2.4 路面ROI分割 | 第27-28页 |
| 2.5 实验分析 | 第28-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于颜色特征的车辆目标检测与分割 | 第32-50页 |
| 3.1 引言 | 第32-33页 |
| 3.2 Karhunen-Loeve变换 | 第33页 |
| 3.3 颜色特征空间降维 | 第33-37页 |
| 3.4 贝叶斯分类器 | 第37页 |
| 3.5 基于贝叶斯分类器的车辆检测 | 第37-39页 |
| 3.6 基于最小化图割的车辆目标分割 | 第39-42页 |
| 3.6.1 图像标注与图像分割 | 第39-40页 |
| 3.6.2 图割与能量函数最小化 | 第40-42页 |
| 3.7 实验分析 | 第42-49页 |
| 3.7.1 实验数据集 | 第42-43页 |
| 3.7.2 定质分析 | 第43-46页 |
| 3.7.3 定量分析 | 第46-49页 |
| 3.8 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 多光源非均匀光照场景的颜色恒常性 | 第50-66页 |
| 4.1 引言 | 第50-51页 |
| 4.2 双色反射模型 | 第51-52页 |
| 4.3 光源颜色估计模型 | 第52-55页 |
| 4.3.1 max-RGB算法 | 第52页 |
| 4.3.2 灰度世界(Grey World)算法 | 第52-54页 |
| 4.3.3 灰度边缘(Grey Edge)算法 | 第54-55页 |
| 4.4 图像颜色校正模型 | 第55-56页 |
| 4.5 多光源非均匀光照场景的颜色恒常性 | 第56-58页 |
| 4.5.1 场景图像划分 | 第57页 |
| 4.5.2 区域光源颜色估计 | 第57页 |
| 4.5.3 光源颜色聚类 | 第57页 |
| 4.5.4 场景光源颜色估计 | 第57-58页 |
| 4.5.5 图像颜色校正 | 第58页 |
| 4.6 实验分析 | 第58-61页 |
| 4.6.1 误差度量 | 第58页 |
| 4.6.2 性能比较 | 第58-59页 |
| 4.6.3 参数设置对性能的影响 | 第59-60页 |
| 4.6.4 多光源场景校正效果对比 | 第60-61页 |
| 4.7 颜色恒常性在车辆检测中的应用 | 第61-64页 |
| 4.8 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 交通路口的车辆计算 | 第66-72页 |
| 5.1 引言 | 第66页 |
| 5.2 车辆计算 | 第66-69页 |
| 5.2.1 车辆计数 | 第66-67页 |
| 5.2.2 车道占有率计算 | 第67页 |
| 5.2.3 基于车道空间占有率的计算模型 | 第67-69页 |
| 5.3 实验分析 | 第69-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-76页 |
| 6.1 本文的研究工作总结 | 第72-73页 |
| 6.2 未来研究展望 | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文及软著情况 | 第84页 |
