| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 主要符号表 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| ·论文研究的背景及意义 | 第12-14页 |
| ·论文研究的背景 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13-14页 |
| ·国内外发展现状 | 第14-16页 |
| ·非视觉测速理论发展现状 | 第14页 |
| ·视觉测速理论发展现状 | 第14-16页 |
| ·论文主要工作及安排 | 第16-17页 |
| 第2章 基于背景差分的运动车辆检测 | 第17-35页 |
| ·运动车辆复杂背景预处理 | 第18-27页 |
| ·阴影情况处理 | 第18-20页 |
| ·视频去雾处理 | 第20-26页 |
| ·光照突变时候预处理 | 第26-27页 |
| ·自适应多尺度背景建模算法设计 | 第27-31页 |
| ·背景建模概述 | 第27-28页 |
| ·自适应多尺度高斯背景建模过程 | 第28-31页 |
| ·基于背景差分运动车辆检测方法 | 第31页 |
| ·基于多尺度建模的背景差分实验验证及分析 | 第31-34页 |
| ·自适应高斯背景建模实验效果 | 第31-33页 |
| ·自适应高斯背景建模实验效果分析 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于改进的Camshift运动车辆跟踪 | 第35-50页 |
| ·运动车辆视觉特征分析 | 第35-37页 |
| ·Camshift 车辆跟踪算法设计 | 第37-40页 |
| ·Mean Shift 算法概述 | 第37-39页 |
| ·Camshift 跟踪算法过程 | 第39-40页 |
| ·改进的 Camshift 车辆跟踪算法 | 第40-42页 |
| ·基于目标向前搜索的 Camshift 车辆跟踪 | 第41-42页 |
| ·基于宽带向下调节的 Camshift 车辆跟踪 | 第42页 |
| ·基于 Kalman 预测模型的 Camshift 车辆跟踪算法 | 第42-46页 |
| ·车辆跟踪实验效果分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 车辆跟踪快速视觉定位算法 | 第50-63页 |
| ·视觉定位算法概述 | 第50-52页 |
| ·基于高速公路图像定位方法 | 第52-61页 |
| ·车辆分界线检测及定位 | 第53-58页 |
| ·世界坐标系中 x 方向距离的求取 | 第58-60页 |
| ·世界坐标系中 y 方向距离的求取 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 高速公路测速算法与仿真验证 | 第63-69页 |
| ·车辆运动速度测量 | 第63-64页 |
| ·车辆运动距离的测量 | 第63-64页 |
| ·车辆运动时间的测量 | 第64页 |
| ·车辆运动速度的测量 | 第64页 |
| ·高速公路测速算法仿真验证与分析 | 第64-67页 |
| ·高速公路测速系统设计分析 | 第67-68页 |
| ·高速公路测速系统模块分析 | 第67页 |
| ·系统界面 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 全文的主要工作及得到的主要结论总结 | 第69页 |
| 对今后工作的建议 | 第69-71页 |
| 附录Ⅰ 多尺度混合高斯背景建模程序清单 | 第71-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第83页 |