基于Harris-SIFT和归一化割算法的车辆检测与识别
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外智能交通系统研究现状 | 第11-12页 |
| ·国外智能交通系统研究现状 | 第11页 |
| ·国内智能交通系统研究现状 | 第11-12页 |
| ·常见车辆检测和跟踪算法比较 | 第12-14页 |
| ·背景差值检测法 | 第12-13页 |
| ·车辆模型检测法 | 第13页 |
| ·动态轮廓检测法 | 第13-14页 |
| ·Harris-SIFT 和归一化割法 | 第14页 |
| ·论文的主要工作和章节安排 | 第14-18页 |
| ·论文的主要工作 | 第14-15页 |
| ·章节安排 | 第15-18页 |
| 第2章 图像特征提取 | 第18-28页 |
| ·SUSAN 算子 | 第18-19页 |
| ·Moravec 算子 | 第19-21页 |
| ·Harris 算子 | 第21-22页 |
| ·SIFT 算子 | 第22-27页 |
| ·检测空间极值点 | 第23-25页 |
| ·精确确定极值点位置 | 第25页 |
| ·关键点方向分配 | 第25-26页 |
| ·特征描述子的生成 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 图像特征分割 | 第28-36页 |
| ·图像分割算法 | 第28-31页 |
| ·聚类分割算法 | 第28-29页 |
| ·基于边缘的分割算法 | 第29-30页 |
| ·基于区域的分割算法 | 第30-31页 |
| ·最小割和归一化割算法 | 第31-35页 |
| ·最小割准则 | 第31-32页 |
| ·归一化割准则 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 车辆检测算法设计和实现 | 第36-50页 |
| ·算法初始化 | 第36-38页 |
| ·检测 Harris 特征点 | 第38-40页 |
| ·围绕特征点建立 Harris-SIFT 向量 | 第40-41页 |
| ·车辆轨迹的生成和更新 | 第41-44页 |
| ·归一化割分割检测车辆 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 系统设计与实现 | 第50-62页 |
| ·开发环境 | 第50-51页 |
| ·系统框架设计 | 第51-54页 |
| ·TMS320D6467 数字媒体处理器 | 第51-52页 |
| ·板级模块介绍 | 第52-53页 |
| ·系统框架简介 | 第53-54页 |
| ·ITS 系统工作机制 | 第54-60页 |
| ·IP Camera 线程工作流程 | 第55-57页 |
| ·Calculate 线程工作流程 | 第57-58页 |
| ·PC 线程工作流程 | 第58-59页 |
| ·Upload 线程工作流程 | 第59-60页 |
| ·结果分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
