基于单目视觉的车辆检测与跟踪研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·引言 | 第12-14页 |
| ·智能交通研究的背景和意义 | 第12-13页 |
| ·智能交通系统的主要应用 | 第13页 |
| ·国内外智能交通系统的发展现状 | 第13-14页 |
| ·运动车辆检测与跟踪技术 | 第14-16页 |
| ·运动车辆检测技术 | 第15页 |
| ·运动车辆跟踪技术 | 第15-16页 |
| ·本文主要工作及论文安排 | 第16-18页 |
| ·本文主要工作 | 第16页 |
| ·论文组织 | 第16-18页 |
| 第二章 车辆检测技术研究 | 第18-29页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·帧间差分法 | 第18-20页 |
| ·帧间差分法介绍 | 第19页 |
| ·实验结果及分析 | 第19-20页 |
| ·光流场法 | 第20-22页 |
| ·光流场方法介绍 | 第20-22页 |
| ·实验结果及分析 | 第22页 |
| ·背景差分法 | 第22-27页 |
| ·背景提取方法 | 第23-25页 |
| ·混合高斯模型方法 | 第25-26页 |
| ·实验结果及分析 | 第26-27页 |
| ·车辆检测方法比较 | 第27页 |
| ·阴影检测算法研究 | 第27-28页 |
| ·阴影概述 | 第27-28页 |
| ·阴影检测算法 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于改进码本的车辆检测方法 | 第29-42页 |
| ·引言 | 第29-31页 |
| ·基于改进码本的车辆检测 | 第31-37页 |
| ·构建像素码本 | 第32-34页 |
| ·前景运动目标检测 | 第34-35页 |
| ·车辆阴影的分割 | 第35-36页 |
| ·车辆检测过程中码本的更新 | 第36-37页 |
| ·车辆的分割 | 第37-39页 |
| ·数学形态学处理 | 第37-38页 |
| ·运动车辆区域分割 | 第38-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 车辆跟踪算法及实现 | 第42-54页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·常用车辆跟踪方法介绍 | 第42-45页 |
| ·区域匹配跟踪法 | 第42-43页 |
| ·动态轮廓匹配跟踪法 | 第43页 |
| ·特征匹配跟踪法 | 第43-44页 |
| ·3D 模型跟踪法 | 第44页 |
| ·Camshift 车辆跟踪方法 | 第44-45页 |
| ·基于kalman预测的车辆跟踪方法概述 | 第45-49页 |
| ·目标特征模板选择 | 第45-46页 |
| ·Kalman 滤波器 | 第46-48页 |
| ·使用kalman 对运动车辆跟踪 | 第48-49页 |
| ·车辆信息动态关联 | 第49页 |
| ·车辆匹配跟踪算法 | 第49-51页 |
| ·车辆间出现粘连的情况 | 第49-50页 |
| ·车辆遮挡的情况 | 第50页 |
| ·车辆分裂的情况 | 第50-51页 |
| ·车辆跟踪算法步骤 | 第51页 |
| ·实验结果 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·论文工作总结 | 第54页 |
| ·未来的工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第61-62页 |
