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复杂环境下基于视频的车辆跟踪算法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第12-24页
    1.1 研究背景和意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-19页
        1.2.1 运动目标检测的研究现状第13-16页
        1.2.2 运动目标跟踪的研究现状第16-19页
    1.3 视频车辆跟踪的影响因素第19-21页
    1.4 本文的主要研究内容和结构安排第21-24页
        1.4.1 主要研究内容第21-22页
        1.4.2 结构安排第22-24页
第二章 自适应VIBE背景模型第24-46页
    2.1 引言第24页
    2.2 VIBE背景模型第24-28页
        2.2.1 ViBe模型的初始化第25-26页
        2.2.2 车辆检测第26-27页
        2.2.3 模型更新第27-28页
    2.3 自适应VIBE背景模型第28-38页
        2.3.1 ViBe背景模型的分析第28-29页
        2.3.2 车辆检测误差函数的定义第29-36页
        2.3.3 阈值的自适应调整第36-37页
        2.3.4 车灯反射区域的去除第37-38页
    2.4 实验结果第38-44页
        2.4.1 自然光条件下的车辆检测第39-41页
        2.4.2 有路灯条件下的车辆检测第41-44页
    2.5 本章小结第44-46页
第三章 基于非网格块运动矢量的车辆跟踪算法第46-70页
    3.1 引言第46-47页
    3.2 基于网格块运动矢量的车辆跟踪算法第47-51页
        3.2.1 车辆检测第47-49页
        3.2.2 车辆跟踪第49-51页
    3.3 基于非网格块运动矢量的车辆跟踪算法第51-62页
        3.3.1 基于网格块运动矢量的车辆跟踪算法的分析第51-54页
        3.3.2 非网格的分块方法第54-55页
        3.3.3 车辆检测第55-58页
        3.3.4 车辆跟踪第58-62页
    3.4 实验结果第62-68页
        3.4.1 关于跟踪持久性的实验第62-64页
        3.4.2 噪声区域干扰下的实验第64-65页
        3.4.3 车辆相近情况下的实验第65-66页
        3.4.4 夜晚情况下的实验第66-68页
    3.5 本章小结第68-70页
第四章 非网格分块下基于MARKOV随机场的车辆遮挡处理算法第70-102页
    4.1 引言第70-71页
    4.2 车辆间遮挡现象发生的条件第71-72页
    4.3 MARKOV随机场的相关理论第72-75页
        4.3.1 Markov随机场的定义第72-73页
        4.3.2 Markov随机场与Gibbs随机场的等价关系第73-74页
        4.3.3 MAP-Markov框架第74-75页
    4.4 网格分块下的MARKOV随机场遮挡处理算法第75-79页
        4.4.1 网格分块下的Markov随机场模型第75-76页
        4.4.2 邻域和基团的定义第76-77页
        4.4.3 能量函数的定义第77-79页
        4.4.4 能量函数的优化第79页
    4.5 非网格分块下的MARKOV随机场遮挡处理算法第79-94页
        4.5.1 网格分块下的Markov随机场遮挡处理算法的分析第79-80页
        4.5.2 处理车辆间遮挡现象的可用信息第80-85页
        4.5.3 非网格分块下的Markov随机场模型第85-91页
        4.5.4 实验结果第91-94页
    4.6 基于椭圆拟合的遮挡初始分割第94-100页
        4.6.1 基于前景凸包比的遮挡检测第94-95页
        4.6.2 基于长轴方向固定椭圆拟合的遮挡分割第95-98页
        4.6.3 实验结果第98-100页
    4.7 本章小结第100-102页
第五章 车辆跟踪软件设计与实现第102-112页
    5.1 引言第102页
    5.2 车辆跟踪软件的设计与实现第102-107页
        5.2.1 主界面第103页
        5.2.2 图像采集模块第103-104页
        5.2.3 环境设置模块第104页
        5.2.4 车辆检测模块第104-105页
        5.2.5 车辆跟踪模块第105-107页
        5.2.6 交通信息采集模块第107页
    5.3 性能测试第107-111页
    5.4 本章小结第111-112页
第六章 总结与展望第112-114页
    6.1 总结第112-113页
    6.2 展望第113-114页
致谢第114-116页
参考文献第116-126页
在校期间取得的学术成果及参与科研项目情况第126页

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