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基于混合模型的车辆跟踪算法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·课题背景第9-11页
     ·计算机视觉第9-10页
     ·计算机视觉在ITS中的应用第10-11页
     ·课题来源第11页
   ·国内外研究现状和进展第11-13页
   ·本文研究内容及其意义第13页
   ·论文组织结构第13-15页
第二章 运动车辆检测与分割第15-31页
   ·运动车辆检测第15-22页
     ·帧间差分法第15-16页
     ·基于光流的方法第16页
     ·背景差分法第16-17页
     ·背景建模算法第17-20页
     ·基于中值滤波法的运动物体检测方法第20-22页
   ·图像预处理第22-27页
     ·图像滤波第22-24页
     ·形态滤波第24-26页
     ·阴影消除第26-27页
     ·图像预处理结果第27页
   ·运动车辆分割第27-29页
     ·区域分割概述第27-28页
     ·车辆分割结果第28-29页
   ·本章小结第29-31页
第三章 基于混合模型的车辆跟踪算法研究第31-47页
   ·车辆跟踪算法研究第31-36页
     ·光流法第31-32页
     ·Kalman滤波第32-34页
     ·粒子滤波第34-36页
   ·构建混合模型第36-39页
     ·特征提取第36-37页
     ·混合模型优点第37页
     ·构建混合模型第37-39页
   ·基于混合模型的车辆跟踪算法第39-44页
     ·车辆跟踪相关定义第39-40页
     ·车辆跟踪匹配第40-42页
     ·车辆跟踪算法流程第42页
     ·车辆跟踪初始化与跟踪结束第42-44页
   ·本章小结第44-47页
第四章 原型系统BuptSurveillance的设计与实现第47-61页
   ·系统综述第47-49页
     ·体系结构第47-48页
     ·系统硬件第48-49页
   ·软件设计第49-55页
     ·功能模块划分第49-51页
     ·视频读入模块设计第51-52页
     ·跟踪算法模块设计第52-54页
     ·热点区域模块设计第54页
     ·应用模块设计第54-55页
     ·图形界面模块设计第55页
   ·软件实现第55-59页
     ·图形界面实现第55-56页
     ·跟踪算法实现第56-58页
     ·热点区域实现第58-59页
     ·高层应用实现第59页
   ·本章小结第59-61页
第五章 实验及结果分析第61-73页
   ·实时场景第61-62页
     ·实时场景介绍第61-62页
     ·摄像机标定第62页
   ·车辆跟踪实验第62-72页
     ·车辆跟踪准确性第62-65页
     ·车辆跟踪实时性第65-68页
     ·车辆跟踪中若干问题的解决第68-70页
     ·车辆跟踪中的统计信息第70-72页
   ·本章小结第72-73页
第六章 工作总结与展望第73-75页
参考文献第75-79页
攻读硕士学位期间发表的论文第79-81页
致谢第81页

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