智能交通中视频车辆检测技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·选题的背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文研究内容 | 第11-12页 |
| ·本文组织结构 | 第12-13页 |
| 2 视频图像预处理技术 | 第13-21页 |
| ·颜色空间模型 | 第13-15页 |
| ·夜间图像增强 | 第15-17页 |
| ·图像降采样处理 | 第17-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 背景重建与更新技术 | 第21-32页 |
| ·背景重建问题分析 | 第21-22页 |
| ·典型背景重建方法 | 第22-25页 |
| ·日间混合高斯模型背景重建算法 | 第25-28页 |
| ·夜间梯度中值滤波背景重建算法 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 车辆检测与分割技术 | 第32-47页 |
| ·车辆检测方法概述 | 第32-34页 |
| ·彩色和梯度背景差分融合的日间车辆检测算法 | 第34-37页 |
| ·灰度梯度空间背景差分的夜间车辆检测算法 | 第37-40页 |
| ·粘连车辆区域分割 | 第40-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 5 基于虚拟线圈的昼夜车辆检测系统设计与实现 | 第47-58页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·系统框架设计 | 第48-49页 |
| ·系统功能实现 | 第49-53页 |
| ·演示软件的设计与实现 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 6 工作总结与展望 | 第58-60页 |
| ·工作总结 | 第58页 |
| ·工作展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录 攻读学位期间发表论文目录 | 第64页 |
