基于视频序列的车型识别与跟踪方法研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 车型识别算法研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 目标检测与跟踪算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 需要解决的关键问题 | 第12-13页 |
| 1.4 课题章节安排 | 第13-14页 |
| 第二章 运动目标检测算法 | 第14-21页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 图像预处理 | 第14-16页 |
| 2.3 运动目标检测 | 第16-20页 |
| 2.3.1 背景差分法 | 第16-18页 |
| 2.3.2 帧间差分法 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 融入PCA的LBP特征降维车型识别算法 | 第21-34页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 PCA车型识别算法 | 第21-26页 |
| 3.2.1 K-L变换 | 第21-23页 |
| 3.2.2 PCA特征算法设计 | 第23-25页 |
| 3.2.3 实验结果与分析 | 第25-26页 |
| 3.3 LBP纹理特征 | 第26-29页 |
| 3.3.4 纹理特征 | 第27页 |
| 3.3.5 LBP纹理特征 | 第27-29页 |
| 3.4 LBP特征与PCA特征融合的车型识别算法 | 第29-33页 |
| 3.4.1 融合特征算法设计 | 第30页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第30-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 运动车辆跟踪算法设计 | 第34-44页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 运动车辆跟踪算法设计 | 第34-41页 |
| 4.2.1 运动车辆参数预测 | 第35-36页 |
| 4.2.2 运动车辆跟踪算法 | 第36-39页 |
| 4.2.3 云台控制算法 | 第39-41页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第41-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 运动车辆跟踪算法移植与实现 | 第44-54页 |
| 5.1 引言 | 第44页 |
| 5.2 搭建硬件平台 | 第44-47页 |
| 5.3 跟踪算法移植 | 第47-52页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第52-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 本文总结 | 第54页 |
| 6.2 工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
