| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 智能交通系统的研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第13页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第14页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 基于视频的车辆跟踪系统总体结构 | 第16-22页 |
| 2.1 道路交通样本采集 | 第16-18页 |
| 2.1.1 摄像机安装 | 第16-18页 |
| 2.1.2 样本的采集 | 第18页 |
| 2.2 系统结构 | 第18-22页 |
| 2.2.1 车辆检测算法系统结构 | 第18-20页 |
| 2.2.2 车辆跟踪算法系统结构 | 第20-22页 |
| 第3章 基于视频的车辆检测研究 | 第22-40页 |
| 3.1 运动车辆的检测算法 | 第22-28页 |
| 3.1.1 车辆检测算法综述 | 第22-26页 |
| 3.1.2 视频背景重构技术 | 第26-28页 |
| 3.2 基于自适应的高斯混合模型的背景重构 | 第28-33页 |
| 3.2.1 自适应高斯混合模型背景更新 | 第28-31页 |
| 3.2.2 自适应高斯混合模型背景提取 | 第31-33页 |
| 3.3 车辆提取 | 第33-38页 |
| 3.3.1 像素建模 | 第33-34页 |
| 3.3.2 数学形态学后处理 | 第34-35页 |
| 3.3.3 车辆的外接矩形求取 | 第35-38页 |
| 3.4 运动车辆的检测算法试验结果 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于视频的车辆跟踪研究 | 第40-60页 |
| 4.1 运动车辆的跟踪算法 | 第40-43页 |
| 4.2 基于区域的多特征匹配跟踪算法 | 第43-52页 |
| 4.2.1 运动车辆的特征提取 | 第45-46页 |
| 4.2.2 运动车辆的匹配规则 | 第46-48页 |
| 4.2.3 运动车辆的匹配判决 | 第48-50页 |
| 4.2.4 重叠车辆的分割 | 第50-52页 |
| 4.3 基于车辆跟踪的交通视频参数检测 | 第52-57页 |
| 4.3.1 基于跟踪结果的车辆运动方向检测与逆行检测 | 第53-54页 |
| 4.3.2 基于跟踪结果的车辆速度检测与超速检测 | 第54-56页 |
| 4.3.3 运动车辆的车速检测误差分析 | 第56-57页 |
| 4.4 运动车辆的跟踪算法试验结果 | 第57-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-63页 |
| 5.1 总结 | 第60-61页 |
| 5.2 进一步工作 | 第61页 |
| 5.3 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |