闯红灯事件的视频检测算法研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·技术研究现状概要 | 第13-14页 |
| ·论文的主要工作和成果 | 第14-15页 |
| ·论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 图像分割理论基础 | 第17-27页 |
| ·数字图像处理技术 | 第17-20页 |
| ·阈值分割技术 | 第17-18页 |
| ·平滑去噪技术 | 第18-19页 |
| ·边缘检测技术 | 第19-20页 |
| ·运动目标检测与分割 | 第20-23页 |
| ·背景差分法 | 第20-21页 |
| ·帧间差分法 | 第21-22页 |
| ·光流法 | 第22-23页 |
| ·数学形态学基础 | 第23-27页 |
| ·腐蚀和膨胀 | 第23页 |
| ·开运算和闭运算 | 第23-24页 |
| ·二值图像连通区域搜索 | 第24-27页 |
| 第三章 现有闯红灯视频检测系统分析 | 第27-41页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·技术现状 | 第27-28页 |
| ·基于特征线检测技术 | 第28-29页 |
| ·虚拟线圈技术 | 第29-33页 |
| ·基于特征提取的虚拟线圈检测算法 | 第29页 |
| ·基于快速匹配的虚拟线圈检测算法 | 第29-30页 |
| ·光流法虚拟线圈检测算法 | 第30-32页 |
| ·基于彩色空间下的虚拟线圈检测算法 | 第32页 |
| ·虚拟线圈技术的优缺点 | 第32-33页 |
| ·运动目标跟踪技术 | 第33-39页 |
| ·Snake模型及其改进算法 | 第33-35页 |
| ·Kalman滤波器及其改进算法 | 第35-37页 |
| ·粒子滤波及其改进算法 | 第37-38页 |
| ·支持向量机跟踪算法 | 第38-39页 |
| ·运动目标跟踪技术的优缺点 | 第39页 |
| ·存在问题和难点分析 | 第39-41页 |
| 第四章 车辆越线检测 | 第41-61页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·系统流程和检测区设置 | 第41-44页 |
| ·系统流程说明 | 第41-42页 |
| ·系统检测区域设置 | 第42-44页 |
| ·基于停车线特征的虚拟线圈检测技术 | 第44-48页 |
| ·基于停车线特征的虚拟线圈检测算法 | 第44-45页 |
| ·背景建模与更新 | 第45-47页 |
| ·背景更新算法实验 | 第47-48页 |
| ·基于车辆尾部信息的跟踪算法 | 第48-53页 |
| ·车尾部特征 | 第49-50页 |
| ·车尾部的检测与跟踪 | 第50-53页 |
| ·基于车辆尾部跟踪的车速估算 | 第53-57页 |
| ·视频测速的常用方法 | 第54-55页 |
| ·基于车尾部跟踪的测速算法 | 第55-57页 |
| ·车辆越线检测 | 第57-58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-61页 |
| ·实验参数设置 | 第58页 |
| ·车辆越线检测实验 | 第58-60页 |
| ·实验结论 | 第60-61页 |
| 第五章 越线车辆跟踪检测算法 | 第61-73页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·基于运动物体类型的跟踪算法 | 第61-68页 |
| ·问题分析 | 第61-62页 |
| ·算法流程和描述 | 第62-64页 |
| ·运动物体类型的判断 | 第64-65页 |
| ·候选运动物体的确定与匹配 | 第65-67页 |
| ·运动物体遮挡处理 | 第67页 |
| ·背景更新算法 | 第67-68页 |
| ·越线检测中的遮挡问题处理 | 第68页 |
| ·闯红灯违章行为检测 | 第68-69页 |
| ·实验结果与分析 | 第69-73页 |
| ·实验参数设置 | 第69页 |
| ·闯红灯违章行为检测实验 | 第69-71页 |
| ·实验结果分析 | 第71-73页 |
| 第六章 结论与展望 | 第73-76页 |
| ·主要研究工作总结 | 第73-74页 |
| ·后续研究方向 | 第74页 |
| ·展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 硕士在读期间科研成果介绍 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
