| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内和国外发展现状 | 第10-14页 |
| ·论文的主要工作 | 第14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 背景建模与车辆跟踪综述 | 第15-36页 |
| ·视频预处理 | 第15-20页 |
| ·噪声处理 | 第15页 |
| ·线性滤波 | 第15-17页 |
| ·非线性滤波 | 第17-20页 |
| ·小结 | 第20页 |
| ·背景建模 | 第20-28页 |
| ·帧间差分法 | 第20-22页 |
| ·三帧差分法 | 第22-23页 |
| ·背景减除法 | 第23-26页 |
| ·混合高斯背景建模 | 第26-28页 |
| ·小结 | 第28页 |
| ·轮廓提取 | 第28-30页 |
| ·开运算与闭运算 | 第28-29页 |
| ·阴影去除 | 第29页 |
| ·轮廓提取 | 第29-30页 |
| ·夜间运动目标提取 | 第30-31页 |
| ·目标跟踪 | 第31-36页 |
| ·CamShift跟踪算法 | 第31-33页 |
| ·Lucas-Kanade光流法跟踪 | 第33-36页 |
| 第三章 交通流量智能监测系统设计 | 第36-56页 |
| ·监测系统简介 | 第36页 |
| ·监测系统架构 | 第36-37页 |
| ·多目标跟踪算法 | 第37-41页 |
| ·基于Lucas-Kanade光流的多目标跟踪算法 | 第37-38页 |
| ·基于Cam-Shift的多目标跟踪算法 | 第38-39页 |
| ·基于轮廓中心的多目标跟踪算法 | 第39-41页 |
| ·系统开发相关技术架构 | 第41-43页 |
| ·OpenCV | 第41-42页 |
| ·QT 5.1 | 第42页 |
| ·开发平台搭建 | 第42-43页 |
| ·基于Qt 5.1 的系统实现 | 第43-55页 |
| ·系统界面实现 | 第44-46页 |
| ·多目标跟踪算法的实现 | 第46-52页 |
| ·多目标跟踪器的实现 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第56-65页 |
| ·实验结果与统计数据 | 第56-60页 |
| ·跟踪算法执行时间 | 第56-57页 |
| ·监测准确率统计 | 第57-60页 |
| ·实验分析 | 第60-64页 |
| ·光照充足、道路畅通 | 第60-61页 |
| ·光照充足、交通流量大 | 第61-62页 |
| ·光照不足、交通畅通 | 第62-63页 |
| ·光照充足、交通拥堵 | 第63页 |
| ·夜间 | 第63-64页 |
| ·实验结论 | 第64-65页 |
| 第五章 总结 | 第65-67页 |
| ·本文主要工作 | 第65页 |
| ·未来工作展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |