智能交通监控视频中车型检测与分类方法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| §1-1 课题的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| §1-2 课题的研究现状 | 第9-12页 |
| §1-3 论文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| §1-4 论文的内容安排和主要创新点 | 第13-14页 |
| 第二章 车辆的提取 | 第14-24页 |
| §2-1 图像的预处理 | 第14-17页 |
| 2-1-1 图像平滑 | 第14-15页 |
| 2-1-2 图像灰度化 | 第15页 |
| 2-1-3 图像二值化 | 第15-16页 |
| 2-1-4 形态学运算 | 第16-17页 |
| §2-2 运动目标的定位 | 第17-20页 |
| 2-2-1 运动目标定位的方法 | 第17-18页 |
| 2-2-2 本论文运动目标获取方法 | 第18-20页 |
| §2-3 运动目标的获取 | 第20-22页 |
| 2-3-1 常用目标获取方法 | 第20页 |
| 2-3-2 本论文目标获取方法 | 第20-22页 |
| §2-4 本论文阴影的去除方法 | 第22-23页 |
| §2-5 本章总结 | 第23-24页 |
| 第三章 车型的分类 | 第24-34页 |
| §3-1 模式识别简介 | 第24-25页 |
| §3-2 支持向量机理论 | 第25-32页 |
| 3-2-1 线性学习器 | 第26-28页 |
| 3-2-2 非线性SVM | 第28-29页 |
| 3-2-3 SVM 分类器参数选择 | 第29-31页 |
| 3-2-4 SVM 分类器从二类到多类的推广 | 第31-32页 |
| §3-3 本文所用的支持向量机的方法 | 第32-33页 |
| §3-4 本章总结 | 第33-34页 |
| 第四章 系统实现 | 第34-39页 |
| §4-1 开发环境 | 第34-35页 |
| §4-2 系统设计 | 第35-36页 |
| §4-3 系统实现 | 第36-39页 |
| 第五章 总结与展望 | 第39-40页 |
| §5-1 工作总结 | 第39页 |
| §5-2 展望 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-42页 |
| 致谢 | 第42页 |
