基于视频的车辆检测跟踪与分类技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外的研究现状 | 第9-12页 |
| ·交通监控系统研究现状 | 第9-10页 |
| ·运动目标检测研究现状 | 第10-11页 |
| ·阴影去除研究现状 | 第11-12页 |
| ·运动目标跟踪研究现状 | 第12页 |
| ·运动目标分类研究现状 | 第12页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 2 图像处理方法概述 | 第14-20页 |
| ·图像预处理 | 第14-15页 |
| ·图像平滑 | 第14页 |
| ·中值滤波 | 第14-15页 |
| ·数学形态学算法 | 第15-17页 |
| ·基本定义 | 第15页 |
| ·二值形态学的基本运算 | 第15-17页 |
| ·连通性分析 | 第17-19页 |
| ·连通性相关定义 | 第17-18页 |
| ·连通分量标记 | 第18-19页 |
| ·图像填充 | 第19-20页 |
| 3 系统的总体设计 | 第20-24页 |
| ·系统总体架构 | 第20页 |
| ·系统子模块设计 | 第20-23页 |
| ·视频输入模块 | 第20-21页 |
| ·车辆检测模块 | 第21-22页 |
| ·阴影去除模块 | 第22页 |
| ·车辆跟踪与分类模块 | 第22-23页 |
| ·系统的开发平台与环境配置 | 第23-24页 |
| 4 车辆检测的详细设计与实现 | 第24-41页 |
| ·待解决问题及设计目标 | 第24页 |
| ·运动目标检测算法比较与选取 | 第24-28页 |
| ·背景建立 | 第28-32页 |
| ·背景模型分析 | 第28-30页 |
| ·本文采用的背景模型 | 第30-31页 |
| ·自动阈值选取 | 第31-32页 |
| ·图像分割 | 第32-35页 |
| ·图像分割技术 | 第32-33页 |
| ·区域分割 | 第33-34页 |
| ·基于边缘提取的分割法 | 第34-35页 |
| ·车辆的提取 | 第35-41页 |
| ·阴影属性、分类和光照数学模型 | 第35-36页 |
| ·阴影检测方法 | 第36-38页 |
| ·本文采用的方法 | 第38-41页 |
| 5 车辆跟踪与分类的详细设计与实现 | 第41-48页 |
| ·提出问题 | 第41页 |
| ·Hausdorff距离及其改进 | 第41-44页 |
| ·Hausdorff距离 | 第41-43页 |
| ·改进的局部Euclidean距离 | 第43-44页 |
| ·运动车辆跟踪与分类的实现 | 第44-48页 |
| ·车辆跟踪 | 第44-45页 |
| ·车辆分类 | 第45-48页 |
| 6 系统的流程及运行结果 | 第48-53页 |
| ·系统流程图 | 第48-51页 |
| ·系统运行结果及分析 | 第51-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
