基于计算机视觉的汽车流量检测研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·视频目标识别与跟踪方法概述 | 第8-10页 |
| ·视频运动目标检测和跟踪方法的比较 | 第10-12页 |
| ·图像目标的识别和跟踪在智能交通系统中的应用 | 第12-13页 |
| ·本文所涉及的问题及所做的工作 | 第13-14页 |
| 第二章 序列图像背景学习重建的研究 | 第14-26页 |
| ·邻帧差分运动检测分析 | 第14-16页 |
| ·背景重建技术 | 第16-18页 |
| ·背景重建实验结果 | 第18-21页 |
| ·非理想背景重建的若干问题 | 第21-25页 |
| ·本章总结 | 第25-26页 |
| 第三章 图像的预处理 | 第26-37页 |
| ·灰度图像的二值化 | 第26-30页 |
| ·灰度图像的二值化概述 | 第26页 |
| ·图像直方图的获取 | 第26-28页 |
| ·直方图技术 | 第28页 |
| ·Otsu方法 | 第28-29页 |
| ·实验结果 | 第29-30页 |
| ·二值化图像的形态滤波 | 第30-35页 |
| ·形态滤波的引入 | 第30-31页 |
| ·形态滤波概述 | 第31-32页 |
| ·形态算子 | 第32-33页 |
| ·图像的腐蚀 | 第33-34页 |
| ·图像的膨胀 | 第34页 |
| ·图像的开启和闭合 | 第34-35页 |
| ·实验结果 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 运动目标的分割和特征提取 | 第37-45页 |
| ·概述 | 第37页 |
| ·连通域的几何特征描述 | 第37-39页 |
| ·线段编码分割和几何特征参数的快速提取 | 第39-45页 |
| ·线段编码分割的原理 | 第39-40页 |
| ·快速特征参数提取方法的数理描述 | 第40-41页 |
| ·特征参数提取的快速实现 | 第41-43页 |
| ·算法性能分析 | 第43-45页 |
| 第五章 运动目标的识别和跟踪 | 第45-57页 |
| ·简述 | 第45页 |
| ·目标区域的合并 | 第45-47页 |
| ·目标跟踪的一般方法 | 第47页 |
| ·运动目标跟踪的常见问题 | 第47-49页 |
| ·目标运动状态的建立与识别 | 第49-52页 |
| ·目标运动状态参数的建立 | 第49-51页 |
| ·目标运动状态的识别 | 第51-52页 |
| ·目标运动状态的估计与预测 | 第52-56页 |
| ·概述 | 第52-53页 |
| ·Kalman滤波器 | 第53-54页 |
| ·α-β-γ滤波器 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 系统应用 | 第57-61页 |
| ·系统结构 | 第57-59页 |
| ·道路阻塞情况下交通参数的检测 | 第59-61页 |
| 结束语 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 申明 | 第66页 |
