基于视频的城市道路车辆自动检测与跟踪
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·课题研究的意义 | 第12-14页 |
| ·课题的国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·国外的研究现状 | 第15-16页 |
| ·国内的研究现状 | 第16-17页 |
| ·研究难点 | 第17页 |
| ·本文的内容安排及主要创新点 | 第17-20页 |
| 第2章 运动车辆检测 | 第20-41页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·基于视频的车辆检测常用技术 | 第21-27页 |
| ·帧间差分检测法 | 第21-22页 |
| ·背景差分检测法 | 第22-24页 |
| ·光流检测法 | 第24-25页 |
| ·车辆特征检测法 | 第25-26页 |
| ·比较与分析 | 第26-27页 |
| ·改进的车辆检测方法 | 第27-38页 |
| ·高斯混合模型的建立和更新 | 第28-33页 |
| ·背景差分和对称差分结合的运动区域检测 | 第33-37页 |
| ·检测后处理和车辆区域矩形提取 | 第37-38页 |
| ·实验结果及分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 运动车辆的阴影消除 | 第41-54页 |
| ·引言 | 第41-43页 |
| ·是否运行阴影消除算法的判据 | 第43-47页 |
| ·运动车辆阴影消除 | 第47-51页 |
| ·算法的具体步骤 | 第47-50页 |
| ·阈值的选取 | 第50-51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第4章 运动车辆跟踪与遮挡消除 | 第54-81页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·基于视频的车辆检测常用技术 | 第54-59页 |
| ·基于区域模型的车辆跟踪方法 | 第55页 |
| ·基于特征的车辆跟踪方法 | 第55-57页 |
| ·基于三维模型的车辆跟踪方法 | 第57-58页 |
| ·基于统计模型的方法 | 第58页 |
| ·比较与分析 | 第58-59页 |
| ·基于Kalman预测模型的区域匹配车辆跟踪 | 第59-69页 |
| ·车辆区域观测参数提取 | 第60-62页 |
| ·卡尔曼滤波理论 | 第62-63页 |
| ·车辆运动状态的Kalman预测模型 | 第63-66页 |
| ·预测模型的区域匹配车辆跟踪 | 第66-69页 |
| ·车辆跟踪中的遮挡消除 | 第69-74页 |
| ·引言 | 第69-70页 |
| ·车辆部分遮挡的消除 | 第70-73页 |
| ·完全遮挡的推理消除 | 第73-74页 |
| ·实验结果及分析 | 第74-79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 总结与展望 | 第81-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-92页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及研究成果 | 第92页 |
