基于本征图像的车辆检测技术的研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·智能交通研究背景 | 第8页 |
| ·智能交通系统介绍 | 第8-9页 |
| ·ITS中的车辆检测 | 第9-11页 |
| ·本文研究内容及论文创新点 | 第11-13页 |
| 第2章 运动车辆检测 | 第13-21页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·车辆检测方法 | 第13-15页 |
| ·基于光流估计的运动车辆检测 | 第13-14页 |
| ·基于帧间差分的运动车辆检测 | 第14页 |
| ·基于背景差分的运动车辆检测 | 第14-15页 |
| ·背景建模和更新技术 | 第15-20页 |
| ·高斯均值 | 第15-16页 |
| ·时域均值滤波 | 第16-17页 |
| ·混合高斯模型 | 第17-18页 |
| ·核密度估计法 | 第18-19页 |
| ·序列核密度逼近 | 第19-20页 |
| ·图像差异同现法 | 第20页 |
| ·特征背景法 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 复杂条件下的车辆检测 | 第21-32页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·车辆阴影检测 | 第21-29页 |
| ·基于几何特征的阴影检测算法 | 第22-23页 |
| ·基于颜色特性的阴影检测算法 | 第23-26页 |
| ·基于纹理信息的阴影检测算法 | 第26页 |
| ·基于边缘信息的阴影检测算法 | 第26-27页 |
| ·基于统计模型的阴影检测算法 | 第27-29页 |
| ·夜间车辆检测算法 | 第29-31页 |
| ·利用定位车身特定部位的夜间车辆检测 | 第30-31页 |
| ·利用边缘信息的夜间车辆检测 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于本征图像的昼夜通用车辆检测算法 | 第32-53页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·本征图像 | 第32-43页 |
| ·由图像序列提取本征图像 | 第34-37页 |
| ·由单幅图像提取本征图像 | 第37-43页 |
| ·基于本征图像的车辆检测 | 第43-51页 |
| ·图像组成分析 | 第45-46页 |
| ·前景图像提取 | 第46-47页 |
| ·目标图像和光影图像分解 | 第47-50页 |
| ·运动目标分割 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 实时车辆检测系统及算法结果分析 | 第53-65页 |
| ·背景更新 | 第53页 |
| ·参数设置 | 第53-54页 |
| ·实验结果 | 第54-58页 |
| ·在实时车辆检测系统中的应用 | 第58-64页 |
| ·实时车辆检测系统框架 | 第59-60页 |
| ·软件实现 | 第60-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
