交通事件视频检测系统中图像处理算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-13页 |
| ·交通事件的定义和特点 | 第10页 |
| ·交通事件对道路通行能力的影响 | 第10-11页 |
| ·交通事件对人员安全的影响 | 第11-12页 |
| ·交通事件对环境和经济的影响 | 第12-13页 |
| ·交通事件检测 | 第13-15页 |
| ·研究现状 | 第15-17页 |
| ·国外相关研究状况 | 第15-16页 |
| ·国内研究状况 | 第16-17页 |
| ·论文的结构安排 | 第17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 第2章 交通视频监测系统 | 第18-25页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·视频监控技术简介 | 第18-19页 |
| ·视频监控系统的基本组成 | 第19-24页 |
| ·图像采集部分 | 第19-20页 |
| ·传输部分 | 第20-23页 |
| ·控制部分 | 第23-24页 |
| ·显示部分 | 第24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于背景重建的车辆检测方法 | 第25-45页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·常用的目标检测算法 | 第25-28页 |
| ·光流法 | 第26页 |
| ·帧差法 | 第26-27页 |
| ·背景减除法 | 第27-28页 |
| ·背景重建 | 第28-31页 |
| ·背景提取 | 第28-30页 |
| ·背景更新 | 第30页 |
| ·实验结果 | 第30-31页 |
| ·车辆目标分割 | 第31-37页 |
| ·阈值分割方法 | 第31-35页 |
| ·实验结果 | 第35-37页 |
| ·滤波和形态学处理 | 第37-39页 |
| ·中值滤波 | 第37-38页 |
| ·数学形态学处理 | 第38-39页 |
| ·连通区域标识 | 第39-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于卡尔曼滤波的跟踪算法 | 第45-59页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·常用的车辆跟踪方法 | 第45-47页 |
| ·基于特征的跟踪 | 第45-46页 |
| ·基于3D的跟踪 | 第46页 |
| ·基于轮廓模型的跟踪 | 第46-47页 |
| ·基于区域的跟踪 | 第47页 |
| ·卡尔曼滤波器简介 | 第47-50页 |
| ·跟踪算法描述 | 第50-56页 |
| ·目标区域特征提取 | 第51-52页 |
| ·卡尔曼运动估计模型 | 第52-55页 |
| ·目标区域匹配搜索 | 第55页 |
| ·模型更新 | 第55-56页 |
| ·实验结果 | 第56-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第5章 系统设计实现 | 第59-65页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·系统描述 | 第59-61页 |
| ·系统总体框架 | 第59-60页 |
| ·系统特点 | 第60-61页 |
| ·系统功能模块说明 | 第61-64页 |
| ·图像采集模块 | 第61-62页 |
| ·车辆检测模块 | 第62-63页 |
| ·车辆跟踪模块 | 第63-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-66页 |
| ·总结 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文情况及申请的专利 | 第71页 |
