城市交通场景中的背景建模方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-19页 |
| 1.1. 研究背景 | 第15页 |
| 1.2. 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3. 本文组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 目标检测相关理论与技术 | 第19-27页 |
| 2.1. 目标检测概述 | 第19-20页 |
| 2.2. 基于帧间差分的目标检测 | 第20-21页 |
| 2.3. 基于光流场的目标检测 | 第21-24页 |
| 2.4. 基于特征的目标检测 | 第24-25页 |
| 2.5. 基于背景模型的目标检测 | 第25-26页 |
| 2.6. 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 经典背景模型算法研究 | 第27-41页 |
| 3.1. 平均背景法 | 第28-29页 |
| 3.2. 混合高斯背景模型 | 第29-31页 |
| 3.3. 核密度估计背景模型 | 第31-34页 |
| 3.4. ViBE背景模型 | 第34-36页 |
| 3.5. 码本背景模型 | 第36-39页 |
| 3.6. 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 城市交通场景中的背景建模分析 | 第41-51页 |
| 4.1 背景建模需要解决的问题 | 第41-44页 |
| 4.2 经典背景模型对问题的解决 | 第44-47页 |
| 4.3. 城市交通场景的特征 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-51页 |
| 第五章 基于随机更新的改进码本模型 | 第51-71页 |
| 5.1 传统码本模型分析 | 第51-53页 |
| 5.2 对码本模型的改进 | 第53-65页 |
| 5.2.1 背景像素值的统计规律 | 第53-56页 |
| 5.2.2 随机更新率策略 | 第56-63页 |
| 5.2.3 邻域空间一致性特征 | 第63-65页 |
| 5.3 基于随机更新码本模型的训练和检测 | 第65-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 实验与分析 | 第71-81页 |
| 6.1. ROC曲线分析 | 第71-73页 |
| 6.2. 与经典算法的对比实验 | 第73-77页 |
| 6.2.1“自启动”场景的背景建模实验 | 第73-77页 |
| 6.2.2 光照缓慢变化的背景建模实验 | 第77页 |
| 6.3. 城市交通场景实验与分析 | 第77-80页 |
| 6.4. 本章小结 | 第80-81页 |
| 第七章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 7.1 工作总结 | 第81-82页 |
| 7.2 工作展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 作者简介 | 第89-90页 |
