| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| §1．1 选题背景和意义 | 第7-9页 |
| §1．2 视频检测与其他检测技术的比较 | 第9-11页 |
| §1．3 本文研究的主要内容和所做的工作 | 第11-13页 |
| 第二章 图像采集与相关处理技术 | 第13-21页 |
| §2．1 图像采集系统 | 第13-15页 |
| §2．2 本文所用到的相关图像处理技术 | 第15-19页 |
| §2．2．1 车辆交通图像的特点 | 第15页 |
| §2．2．2 图像灰度化 | 第15-16页 |
| §2．2．3 图像灰度直方图处理 | 第16-18页 |
| §2．2．4 中值滤波 | 第18-19页 |
| §2．3 本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 车辆目标图像检测方法 | 第21-37页 |
| §3．1 运动目标检测方法概述 | 第21-23页 |
| §3．1．1 基于光流场分析的算法 | 第21-22页 |
| §3．1．2 基于模型的检测算法 | 第22页 |
| §3．1．3 基于主动轮廓的方法 | 第22-23页 |
| §3．1．4 基于图像差分的检测算法 | 第23页 |
| §3．2 基于差分图像的车辆目标检测方法 | 第23-33页 |
| §3．2．1 差分图像 | 第23-26页 |
| §3．2．2 背景模型的获取 | 第26-27页 |
| §3．2．3 背景更新 | 第27-29页 |
| §3．2．4 二值化阈值判断 | 第29-33页 |
| §3．3 后处理 | 第33-35页 |
| §3．3．1 去除孤立点噪声 | 第33-34页 |
| §3．3．2 图像填充 | 第34-35页 |
| §3．4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 基于虚拟检测线圈的交通流量检测 | 第37-53页 |
| §4．1 聚类分析的基础知识 | 第37-38页 |
| §4．2 交通流量检测系统的具体设计 | 第38-45页 |
| §4．2．1 系统整体框架 | 第38-39页 |
| §4．2．2 初始化与变量设置与说明 | 第39-41页 |
| §4．2．3 利用聚类分析对运动车辆进行分析 | 第41-42页 |
| §4．2．4 背景更新 | 第42-45页 |
| §4．3 实验测试结果与分析 | 第45-51页 |
| §4．3．1 系统测试说明 | 第45页 |
| §4．3．2 在不同的天气情况下取一段时间进行测试 | 第45-47页 |
| §4．3．3 长时间运行测试系统的稳定性 | 第47-49页 |
| §4．3．4 部分处理的有无对结果的影响测试 | 第49页 |
| §4．3．5 测试结果分析 | 第49-51页 |
| §4．4 本章小结 | 第51-53页 |
| 结束语 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 在读期间研究成果 | 第59页 |