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显著性检测及在智能交通系统中的应用

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
缩略词第11-12页
第一章 绪论第12-18页
    1.1 研究背景和意义第12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 视觉显著性研究现状第12-14页
        1.2.2 交通标志检测研究现状第14-15页
        1.2.3 车辆检测研究现状第15-16页
    1.3 本文研究内容与章节安排第16-18页
第二章 目标检测技术与视觉显著性基本理论第18-34页
    2.1 引言第18页
    2.2 背景不变下的运动目标检测第18-19页
        2.2.1 帧间差分法第18页
        2.2.2 背景差法第18-19页
        2.2.3 光流法第19页
    2.3 基于目标特征的检测方法第19-25页
        2.3.1 基于颜色特征的目标检测第19-21页
        2.3.2 基于形状特征的目标检测第21-22页
        2.3.3 特征响应法第22-23页
        2.3.4 SURF特征简介第23-25页
    2.4 显著性检测模型第25-26页
        2.4.1 视觉注意机制第25-26页
        2.4.2 视觉注意模型第26页
    2.5 经典显著性检测方法第26-33页
        2.5.1 IT模型第27-29页
        2.5.2 SR模型第29-30页
        2.5.3 CA模型第30-32页
        2.5.4 HC和RC模型第32-33页
    2.6 本章小结第33-34页
第三章 基于改进的RC显著模型的交通标志检测第34-44页
    3.1 引言第34-35页
    3.2 几种显著性方法对比第35-36页
    3.3 图像预处理第36-39页
        3.3.1 颜色空间量化与平滑第36-37页
        3.3.2 基于图的图像区域划分第37-39页
    3.4 图像显著图计算第39-42页
        3.4.1 区域颜色选取第39页
        3.4.2 空间加权第39-40页
        3.4.3 颜色加权第40页
        3.4.4 空间位置约束第40页
        3.4.5 算法总体流程第40-41页
        3.4.6 实验分析与结果第41-42页
    3.5 本章小结第42-44页
第四章 基于BMS显著模型的车辆检测第44-54页
    4.1 引言第44-45页
    4.2 车辆显著性检测第45-48页
        4.2.1 二值图的生成第45-46页
        4.2.2 注意图生成第46-47页
        4.2.3 实验结果与分析第47-48页
    4.3 基于Dbow算法的车辆检测第48-52页
        4.3.1 训练过程第49-51页
        4.3.2 图像分类过程第51-52页
        4.3.3 实验结果与分析第52页
    4.4 本章小结第52-54页
第五章 基于显著性检测的交通标志与车辆检测系统第54-61页
    5.1 引言第54页
    5.2 开发环境简介第54页
        5.2.1 VS2013简介第54页
        5.2.2 Open CV简介第54页
    5.3 交通标志检测系统结构设计第54-57页
        5.3.1 输入模块第55页
        5.3.2 颜色量化模块第55-56页
        5.3.3 图像分割模块第56页
        5.3.4 显著性检测模块第56-57页
        5.3.5 输出模块第57页
    5.4 车辆检测系统结构设计第57-59页
        5.4.1 训练模块第58页
        5.4.2 输入模块第58页
        5.4.3 显著性检测模块第58-59页
        5.4.4 车辆检索及输出模块第59页
    5.5 功能界面展示第59-60页
    5.6 系统性能分析第60页
    5.7 本章小结第60-61页
第六章 总结与展望第61-63页
    6.1 本文工作总结第61页
    6.2 未来工作展望第61-63页
参考文献第63-69页
致谢第69-70页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第70页

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