基于混合高斯模型和粒子滤波理论的视频车辆跟踪算法
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题来源及意义 | 第9-10页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·课题意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·视频检测系统研究现状 | 第10-11页 |
| ·运动车辆分割研究现状 | 第11-12页 |
| ·运动车辆跟踪研究现状 | 第12-13页 |
| ·本课题主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 图像处理基础及跟踪算法结构 | 第15-21页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·常用数字图像处理技术研究 | 第15-17页 |
| ·图像空间转化 | 第16-17页 |
| ·中值滤波 | 第17页 |
| ·跟踪算法程序设计 | 第17-20页 |
| ·跟踪算法程序原理分析 | 第18-19页 |
| ·跟踪算法程序结构设计 | 第19页 |
| ·使用C++语言的程序实现 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 图像源抖动校正及基本变换 | 第21-30页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·抖动分析和抑制策略 | 第21-24页 |
| ·交通监控视频图像序列的特点 | 第21-22页 |
| ·视频图像抖动抑制策略 | 第22-24页 |
| ·图像配准策略和模板匹配算法 | 第24-28页 |
| ·图像配准策略及“两辆相邻配准原则” | 第24-26页 |
| ·简单的灰度模板匹配方法 | 第26-28页 |
| ·仿射变换参数模型 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 运动车辆提取 | 第30-41页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·几种常用的视频运动物体的检测方法 | 第30-34页 |
| ·帧间差分法检测 | 第30-33页 |
| ·光流法检测 | 第33页 |
| ·背景差分法 | 第33-34页 |
| ·高斯混合背景模型 | 第34-40页 |
| ·高斯混合模型 | 第34-36页 |
| ·在线EM更新高斯混合模型的参数 | 第36-37页 |
| ·彩色RGB空间高斯混合模型 | 第37-38页 |
| ·实验分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 根据特征的运动跟踪检测 | 第41-51页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·灰度值模型的图像模板匹配法 | 第41-44页 |
| ·匹配的一般模型 | 第41-42页 |
| ·归一化相关法 | 第42-43页 |
| ·序贯相似性检测法 | 第43-44页 |
| ·光流法对车辆位置的判断 | 第44-50页 |
| ·算法描述 | 第45-49页 |
| ·算法实现流程 | 第49-50页 |
| ·算法应用及效果 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 基于滤波理论的运动轨迹预测 | 第51-61页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·粒子滤波 | 第51-58页 |
| ·粒子滤波计算模型 | 第52-53页 |
| ·粒子因子和粒子滤波 | 第53-56页 |
| ·基于粒子滤波的运动车辆信息预测 | 第56-58页 |
| ·运动车辆轨迹的应用 | 第58-60页 |
| ·车辆违规逆性事件检测 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
