基于视频的车辆检测算法研究与框架设计
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| ·基于无线传感器网络的智能交通系统 | 第12-14页 |
| ·无线传感器网络简介 | 第13-14页 |
| ·无线传感器网络应用于道路交通的背景介绍 | 第14页 |
| ·视频车辆检测技术的现状 | 第14-16页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·研究目标 | 第16页 |
| ·研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 全天候的视频车辆检测系统结构设计 | 第17-31页 |
| ·道路交通样本库的采集与组织 | 第18-22页 |
| ·样本的采集 | 第18-19页 |
| ·样本库元信息和组织 | 第19-22页 |
| ·车辆检测系统结构设计 | 第22-28页 |
| ·基于视频的车辆检测方法概述 | 第22-25页 |
| ·虚拟线圈车辆检测法的算法流程 | 第25-27页 |
| ·系统框图 | 第27-28页 |
| ·仿真试验平台 | 第28-31页 |
| 第3章 使用虚拟线圈法进行车辆检测 | 第31-63页 |
| ·背景重构 | 第31-45页 |
| ·视频背景重构技术回顾 | 第31-33页 |
| ·高斯混合模型建模 | 第33-35页 |
| ·EM 算法的改进 | 第35-39页 |
| ·使用自适应高斯混合模型重构背景 | 第39-45页 |
| ·车辆检测 | 第45-50页 |
| ·数学形态学后处理 | 第46-48页 |
| ·状态机 | 第48-50页 |
| ·检测率的仿真试验 | 第50页 |
| ·交通参数的测量 | 第50-56页 |
| ·DLAV 算法的工作原理 | 第51-52页 |
| ·DLAV 算法的误差分析 | 第52-53页 |
| ·基于DLAV 的其它相关交通参数的测量 | 第53-54页 |
| ·关于虚拟线圈设置的讨论 | 第54-56页 |
| ·虚拟节点 | 第56-63页 |
| ·多模式的检测区域 | 第57-58页 |
| ·基于DLAV 的信号同步方法 | 第58-63页 |
| 第4章 总结及展望 | 第63-67页 |
| ·总结 | 第63-64页 |
| ·需要进一步解决的问题 | 第64-65页 |
| ·未来工作展望 | 第65-67页 |
| ·交通参数测量方法的改进 | 第65页 |
| ·节点间的协同工作 | 第65-66页 |
| ·融入目标跟踪技术 | 第66页 |
| ·带有视觉的无线传感器网络 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第70-71页 |
| 致 谢 | 第71页 |
