基于运动目标检测与跟踪视频测速算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·视频车速检测简介 | 第11-15页 |
| ·智能交通系统简介 | 第11-12页 |
| ·智能交通系统的发展状况 | 第12-14页 |
| ·智能交通系统发展面临的问题 | 第14页 |
| ·视频测速方法及优点 | 第14-15页 |
| ·本文主要工作 | 第15-17页 |
| ·本论文安排 | 第17-19页 |
| 第二章 图像预处 | 第19-25页 |
| ·车辆交通图像的特点 | 第19-20页 |
| ·图像灰度化 | 第20页 |
| ·图像非线性变换 | 第20-22页 |
| ·空间域滤波增强 | 第22-23页 |
| ·自适应滤波 | 第22页 |
| ·中值滤波 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 运动目标的检测 | 第25-34页 |
| ·运动目标检测算法存在的研究难点 | 第25-26页 |
| ·运动目标检测算法的概述 | 第26-31页 |
| ·光流场法 | 第26-28页 |
| ·基于差分图像的运动目标检测方法 | 第28-31页 |
| ·变化检测 | 第31页 |
| ·改变背景差分方法 | 第31-32页 |
| ·运动检测结果的分析 | 第32-34页 |
| 第四章 运动目标的分割 | 第34-53页 |
| ·运动目标分割技术简介 | 第34-38页 |
| ·灰度阈值分割 | 第34-35页 |
| ·区域分割 | 第35-36页 |
| ·大津阈值（OTSU）分割方法 | 第36-38页 |
| ·改进的分割方法用到数学形态学简介 | 第38-40页 |
| ·改进运动目标分割方法 | 第40-52页 |
| ·改进的边缘提取算子 | 第40-49页 |
| ·形态学目标增强及滤波去噪 | 第49-52页 |
| ·本章小节 | 第52-53页 |
| 第五章 运动目标的跟踪 | 第53-68页 |
| ·图像跟踪方法简述 | 第53-54页 |
| ·基于运动估计的跟踪方法 | 第53-54页 |
| ·卡尔曼滤波简介及其原理 | 第54-59页 |
| ·卡尔曼滤波器简介 | 第55页 |
| ·卡尔曼滤波方法分析 | 第55-56页 |
| ·卡尔曼滤波原理 | 第56-59页 |
| ·卡尔曼滤波跟踪模型 | 第59-67页 |
| ·特征值的计算 | 第60页 |
| ·跟踪窗口的设置 | 第60-61页 |
| ·运动目标质心 | 第61页 |
| ·卡尔曼运动估计模型及参数定义 | 第61-67页 |
| ·本章小节 | 第67-68页 |
| 第六章 视频测速原理及实现 | 第68-78页 |
| ·车辆测速技术简介以及视频测速技术存在的难点 | 第68-70页 |
| ·车辆测速技术简介 | 第68-69页 |
| ·视频测速技术存在的难点 | 第69-70页 |
| ·视频测速的总体构架 | 第70-71页 |
| ·硬件构架 | 第70页 |
| ·软件构架 | 第70-71页 |
| ·视频测速相关问题 | 第71-72页 |
| ·车辆行驶时间的测定 | 第71页 |
| ·车辆行驶路程的测定 | 第71-72页 |
| ·具体求速度的方法 | 第72-76页 |
| ·根据质心位移求速度法 | 第72-73页 |
| ·摄像机定标求速度法 | 第73-76页 |
| ·视频测速实验结果 | 第76-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第七章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第85页 |
