| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第11-14页 |
| 第二章 特征点提取及跟踪 | 第14-22页 |
| 2.1 摄像机标定 | 第14-16页 |
| 2.2 特征点提取 | 第16-17页 |
| 2.3 特征点跟踪 | 第17-21页 |
| 2.3.1 模板匹配 | 第17-18页 |
| 2.3.2 Kalman滤波 | 第18-19页 |
| 2.3.3 基于Kalman滤波的特征点跟踪 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 特征点逆投影变换及初聚类 | 第22-36页 |
| 3.1 特征点逆投影变换 | 第22-26页 |
| 3.1.1 逆投影变换 | 第22-26页 |
| 3.1.2 特征点的逆投影点求解 | 第26页 |
| 3.2 特征点初聚类 | 第26-30页 |
| 3.2.1 特征点相似度度量 | 第26-27页 |
| 3.2.2 特征点聚类算法 | 第27-28页 |
| 3.2.3 K-means聚类算法 | 第28-29页 |
| 3.2.4 基于改进K-means聚类算法的特征点初聚类 | 第29-30页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第30-34页 |
| 3.3.1 实验结果 | 第30-33页 |
| 3.3.2 聚类结果分析 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 特征点 3D参数估计及精细聚类 | 第36-47页 |
| 4.1 特征点的 3D参数估计 | 第36-40页 |
| 4.1.1 特征点的逆投影速度与高度关系 | 第36-38页 |
| 4.1.2 特征点的 3D参数估计 | 第38-40页 |
| 4.2 基于车辆三维模型的类内特征点精细聚类 | 第40-44页 |
| 4.2.1 类内特征点精细聚类 | 第40-41页 |
| 4.2.2 类内特征点的剔除 | 第41-42页 |
| 4.2.3 公共池内特征点的重分配 | 第42-44页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第44-46页 |
| 4.3.1 类内特征点剔除实验 | 第44-45页 |
| 4.3.2 类内精细聚类实验 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 类间合并及其特征点聚类的应用 | 第47-60页 |
| 5.1 基于运动约束的类间合并 | 第47-52页 |
| 5.1.1 轨迹的运动约束 | 第47-48页 |
| 5.1.2 类间合并分析 | 第48-50页 |
| 5.1.3 类间合并实现 | 第50-52页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第52-55页 |
| 5.3 特征点聚类的应用 | 第55-59页 |
| 5.3.1 车流统计 | 第55-57页 |
| 5.3.2 车型分类 | 第57-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |