高速公路中车辆对象同一性的检索
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 相关技术研究现状与发展 | 第12-15页 |
| 1.2.1 智能交通 | 第12-13页 |
| 1.2.2 车辆对象检测与特征提取 | 第13-14页 |
| 1.2.3 车辆对象同一性比较 | 第14页 |
| 1.2.4 视频检索技术 | 第14-15页 |
| 1.3 研究的目的和意义 | 第15-16页 |
| 1.4 本课题研究思路与方法 | 第16-18页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 车辆对象的检测和提取 | 第20-32页 |
| 2.1 视频中车辆对象的检测和提取 | 第20-26页 |
| 2.1.1 视频解码 | 第20-21页 |
| 2.1.2 车辆对象检测 | 第21-24页 |
| 2.1.3 车辆对象提取 | 第24-26页 |
| 2.2 图像中车辆对象的检测和提取 | 第26-32页 |
| 2.2.1 车辆对象检测与提取 | 第27-28页 |
| 2.2.2 车脸区域检测与提取 | 第28-32页 |
| 第三章 车辆对象的特征提取 | 第32-44页 |
| 3.1 车类特征 | 第33-36页 |
| 3.2 车辆对象的颜色特征 | 第36-38页 |
| 3.3 车辆的运动方向特征 | 第38-40页 |
| 3.4 车辆对象的局部不变特征 | 第40-44页 |
| 第四章 车辆对象的同一性比较 | 第44-58页 |
| 4.1 车辆对象的相似性比较方法 | 第44-47页 |
| 4.1.1 模板匹配法 | 第45-46页 |
| 4.1.2 直方图比较 | 第46-47页 |
| 4.2 多特征融合的车辆对象同一性比较方法 | 第47-58页 |
| 4.2.1 Perceptual Hash法 | 第48-50页 |
| 4.2.2 基于局部特征的比较 | 第50-52页 |
| 4.2.3 尺寸归一化 | 第52-54页 |
| 4.2.4 多特征的归一化处理 | 第54-55页 |
| 4.2.5 多特征融合的车辆对象同一性比较算法 | 第55-58页 |
| 第五章 车辆对象时空关联分析 | 第58-70页 |
| 5.1 时空关联的相关理论 | 第58-60页 |
| 5.2 目标车辆的时空关联检索 | 第60-70页 |
| 5.2.1 正向时空关联 | 第62-65页 |
| 5.2.2 反向时空关联 | 第65-67页 |
| 5.2.3 多卡口的时空关联检索 | 第67-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70页 |
| 6.2 展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 附录A：攻读学位期间发表论文及项目实践 | 第80-82页 |
| 附录B：本文名词、符号 | 第82页 |
