| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 车辆行为事件检测技术研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 压缩域视频事件检测技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 HEVC与车辆行为检测理论基础 | 第15-25页 |
| 2.1 HEVC编码基本框架 | 第15-16页 |
| 2.2 运动估计与补偿原理 | 第16-17页 |
| 2.3 HEVC中的帧间预测技术 | 第17-21页 |
| 2.4 车辆行为事件检测基本原理 | 第21-24页 |
| 2.4.1 像素域中的运动车辆目标检测算法 | 第22-23页 |
| 2.4.2 压缩域中的运动目标检测算法 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于阈值的车辆目标检测法 | 第25-43页 |
| 3.1 阈值处理 | 第26-27页 |
| 3.2 HEVC运动信息与编码单元划分的预处理 | 第27-32页 |
| 3.2.1 帧内编码单元的MV分配 | 第27-29页 |
| 3.2.2 运动矢量归一化处理 | 第29页 |
| 3.2.3 中值滤波处理 | 第29-30页 |
| 3.2.4 全局运动补偿 | 第30-31页 |
| 3.2.5 运动矢量场累积 | 第31-32页 |
| 3.3 运动车辆目标检测算法 | 第32-37页 |
| 3.3.1 帧内编码单元的运动矢量分配方法 | 第32-34页 |
| 3.3.2 基于运动矢量与残差相结合的运动车辆目标检测 | 第34-37页 |
| 3.4 实验过程与结果分析 | 第37-41页 |
| 3.4.1 帧内编码单元运动矢量分配实验结果与分析 | 第38-39页 |
| 3.4.2 运动车辆目标检测实验结果与分析 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于区域匹配的车辆目标跟踪 | 第43-53页 |
| 4.1 视频中目标跟踪算法概述 | 第43-44页 |
| 4.2 匹配跟踪 | 第44-46页 |
| 4.2.1 匹配搜索算法 | 第45页 |
| 4.2.2 匹配策略 | 第45-46页 |
| 4.3 基于运动矢量的运动目标预测 | 第46-47页 |
| 4.4 基于区域匹配的运动目标跟踪算法 | 第47-49页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第49-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 HEVC压缩域中车辆行为检测 | 第53-66页 |
| 5.1 基于运动轨迹的车辆行为事件类别 | 第53-54页 |
| 5.2 运动轨迹的拟合与分析 | 第54-55页 |
| 5.2.1 车辆运动轨迹的预处理 | 第54-55页 |
| 5.2.2 自适应分段直线拟合 | 第55页 |
| 5.3 车辆运动方向和逆行行为判断 | 第55-56页 |
| 5.4 车辆调头行为检测 | 第56-57页 |
| 5.5 基于HEVC码流的停车事件快速检测方法 | 第57-60页 |
| 5.6 实验结果与分析 | 第60-65页 |
| 5.6.1 基于运动轨迹分析的车辆行为事件检测实验与分析 | 第61-62页 |
| 5.6.2 基于HEVC码流的停车事件检测实验与分析 | 第62-65页 |
| 5.7 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第66-67页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
