| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·研究背景和选题依据 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-19页 |
| ·基于视频的车辆检测与跟踪系统研究现状 | 第14-17页 |
| ·实时通信系统发展现状 | 第17-19页 |
| ·论文内容与创新 | 第19-20页 |
| ·论文章节安排 | 第20-22页 |
| 第2章 交通视频监控系统概述 | 第22-27页 |
| ·交通视频监控系统设计要求 | 第22-23页 |
| ·交通视频监控系统总体结构 | 第23页 |
| ·系统主要模块简介 | 第23-25页 |
| ·特征提取模块 | 第23-25页 |
| ·目标匹配模块 | 第25页 |
| ·目标预测模块 | 第25页 |
| ·实验数据实时性传输保证研究 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 运动目标检测算法研究 | 第27-40页 |
| ·背景更新技术检测运动目标 | 第27-28页 |
| ·经典动态背景更新算法 | 第28-32页 |
| ·AMF算法 | 第28-29页 |
| ·Surandra算法 | 第29-31页 |
| ·混合高斯模型算法 | 第31-32页 |
| ·基于改进Surandra算法的双重背景更新算法 | 第32-35页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 阴影去除算法研究 | 第40-51页 |
| ·常用阴影去除算法介绍 | 第40-46页 |
| ·基于HSV颜色空间阴影去除算法 | 第40-42页 |
| ·基于“光强无关图”阴影去除算法 | 第42-44页 |
| ·基于边缘相减的阴影去除算法 | 第44-46页 |
| ·改进“光强无关图”阴影去除算法 | 第46-47页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 目标特征提取算法研究 | 第51-60页 |
| ·图像特征提取技术 | 第51-53页 |
| ·经典图像特征提取算法 | 第53-54页 |
| ·基于颜色信息的图像特征提取算法 | 第53页 |
| ·基于空间信息的图像特征提取算法 | 第53页 |
| ·基于形状信息的图像特征提取算法 | 第53-54页 |
| ·基于空间颜色特征提取改进算法 | 第54-56页 |
| ·仿真实验与局限性分析 | 第56-59页 |
| ·仿真实验 | 第56-58页 |
| ·算法局限性 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 数据传输的实时性保证 | 第60-73页 |
| ·实时系统选择及介绍 | 第60-64页 |
| ·实时Linux系统选择 | 第61-62页 |
| ·RTnet/RTAI介绍 | 第62-64页 |
| ·RTnet/RTAI实时性测试 | 第64-68页 |
| ·测试系统硬件配置 | 第64-65页 |
| ·测试系统软件配置 | 第65-66页 |
| ·测试结果 | 第66-68页 |
| ·Memory Interaction影响系统实时性的测试 | 第68-72页 |
| ·在Server运行Memory Interaction | 第69-70页 |
| ·在Client运行Memory Interaction | 第70-71页 |
| ·在Server和Client同时运行Memory Interaction | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第7章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·总结 | 第73-74页 |
| ·未来的工作 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果 | 第80页 |
