| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景及研究的内容及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 车流量检测与车辆跟踪的发展概况 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12页 |
| 1.3 本课题的主要研究内容和整体结构 | 第12-14页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文整体结构 | 第13-14页 |
| 第2章 图像的预处理 | 第14-21页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 常见噪声 | 第14页 |
| 2.3 图像增强 | 第14-18页 |
| 2.3.1 图像平滑 | 第15-17页 |
| 2.3.2 图像锐化 | 第17-18页 |
| 2.4 形态学处理 | 第18-20页 |
| 2.4.1 腐蚀与膨胀 | 第18-19页 |
| 2.4.2 开运算与闭运算 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 运动车辆检测 | 第21-31页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 常用运动目标检测算法 | 第21-22页 |
| 3.2.1 背景差分法 | 第21页 |
| 3.2.2 帧间差分法 | 第21-22页 |
| 3.3 背景建模 | 第22-27页 |
| 3.3.1 常用背景建模方法 | 第22-23页 |
| 3.3.2 混合高斯背景建模 | 第23-24页 |
| 3.3.3 改进混合高斯模型算法的背景建模 | 第24-27页 |
| 3.4 车辆的提取 | 第27-30页 |
| 3.4.1 阈值分割 | 第27-29页 |
| 3.4.2 矩形框提取 | 第29-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 车辆跟踪与车流量统计 | 第31-39页 |
| 4.1 引言 | 第31-32页 |
| 4.2 常见的运动目标跟踪算法 | 第32-35页 |
| 4.2.1 Mean-shift 算法 | 第32-33页 |
| 4.2.2 卡尔曼滤波 | 第33-35页 |
| 4.2.3 粒子滤波 | 第35页 |
| 4.3 目标跟踪算法 | 第35-37页 |
| 4.3.1 质心的检测 | 第36-37页 |
| 4.3.2 质心匹配与 Mean-shift 迭代相结合的跟踪算法 | 第37页 |
| 4.4 车流量统计 | 第37-38页 |
| 4.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第39-48页 |
| 5.1 实验环境 | 第39-40页 |
| 5.1.1 实验平台 | 第39-40页 |
| 5.1.2 系统主界面 | 第40页 |
| 5.2 车流量检测与车辆跟踪实验结果与分析 | 第40-46页 |
| 5.2.1 系统流程 | 第40-42页 |
| 5.2.2 系统实验结果与分析 | 第42-46页 |
| 5.3 本章小结 | 第46-48页 |
| 第6章 结论和展望 | 第48-50页 |
| 6.1 结论 | 第48-49页 |
| 6.2 展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |