基于视频的交通状态分析研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-12页
·研究的背景和意义	第8-9页
·国内外研究现状	第9-10页
·国内研究现状	第9-10页
·国外研究现状	第10页
·本文的主要研究内容	第10-12页
·本文的研究重点和难点	第10-11页
·本文各章节安排	第11-12页
2 基于视频的运动车辆检测	第12-40页
·基于视频的交通状态分析与研究系统结构	第12-14页
·运动车辆跟踪算法系统结构	第12-13页
·车辆跟踪算法系统结构	第13-14页
·运动车辆检测的预处理	第14-17页
·对图像中ROI 的划分	第15-16页
·背景差分算法介绍	第16-17页
·基于混合高斯模型的背景重构	第17-21页
·混合高斯模型介绍	第17-19页
·实验结果与分析	第19-21页
·阴影检测与去除	第21-31页
·基于混合高斯模型的阴影检测算法	第21-22页
·阴影学习过程	第22-23页
·阴影检测	第23-25页
·静态阴影标记	第25-27页
·实验结果与分析	第27-31页
·形态学处理及标记	第31-39页
·数学形态学处理基础	第31-32页
·数学形态学处理	第32-39页
·本章小结	第39-40页
3 基于视频的运动车辆跟踪	第40-50页
·运动目标跟踪算法概述	第40-42页
·基于特征的跟踪方法	第40页
·基于3D 的跟踪方法	第40-41页
·基于主动轮廓的跟踪方法	第41页
·基于运动估计的跟踪方法	第41-42页
·基于卡尔曼滤波的跟踪方法	第42-49页
·卡尔曼滤波	第42-43页
·跟踪系统流程	第43-45页
·跟踪算法的复杂性分析	第45页
·实验结果与分析	第45-49页
·本章小结	第49-50页
4 基于视频的交通状态分析与实验结果	第50-57页
·道路通行状态判定条件	第50页
·实验结果与分析	第50-57页
结论	第57-58页
参考文献	第58-61页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果	第61-62页
致谢	第62-63页