交通视频车辆追踪与交通事件检测算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 智能交通系统国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基于视频的交通件检测的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文内容安排 | 第14-15页 |
| 第二章 运动车辆检测 | 第15-26页 |
| 2.1 运动目标检测算法 | 第15-16页 |
| 2.1.1 光流法 | 第15页 |
| 2.1.2 帧差法 | 第15-16页 |
| 2.1.3 背景差分法 | 第16页 |
| 2.2 背景建模 | 第16-21页 |
| 2.2.1 基于均值法的背景建模 | 第16-17页 |
| 2.2.2 基于中值法的背景建模 | 第17-18页 |
| 2.2.3 自适应背景更新 | 第18-21页 |
| 2.3 车辆目标检测与分割 | 第21-25页 |
| 2.3.1 阈值分割 | 第21-22页 |
| 2.3.2 形态学处理 | 第22-24页 |
| 2.3.3 车辆的粗定位 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 运动车辆跟踪 | 第26-40页 |
| 3.1 常用的车辆跟踪方法 | 第26-27页 |
| 3.1.1 基于特征的跟踪 | 第26页 |
| 3.1.2 基于区域的跟踪 | 第26-27页 |
| 3.1.3 基于3D模型的跟踪 | 第27页 |
| 3.1.4 基于轮廓模型的跟踪 | 第27页 |
| 3.2 跟踪算法描述 | 第27-36页 |
| 3.2.1 目标区域特征提取 | 第29-31页 |
| 3.2.2 动态搜索窗模型 | 第31-32页 |
| 3.2.3 连通域搜索跟踪 | 第32-34页 |
| 3.2.4 目标运动估计 | 第34-35页 |
| 3.2.5 目标特征匹配 | 第35-36页 |
| 3.2.6 目标存储结构体更新 | 第36页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于视频序列的交通异常事件检测 | 第40-47页 |
| 4.1 车辆运动方向检测和车速估计 | 第40-42页 |
| 4.2 交通违章事件检测 | 第42-46页 |
| 4.2.1 车辆逆行检测 | 第42-43页 |
| 4.2.2 违章停车检测 | 第43-44页 |
| 4.2.3 车辆违章变道检测 | 第44-45页 |
| 4.2.4 车辆超速检测 | 第45-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 系统设计及结果分析 | 第47-52页 |
| 5.1 软件系统设计 | 第47-48页 |
| 5.1.1 软件设计方法 | 第47页 |
| 5.1.2 图形编程接口 | 第47-48页 |
| 5.2 软件界面 | 第48页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第48-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 总结与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士论文期间发表和完成的论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
