| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景和目的 | 第9-10页 |
| ·交通事件检测技术 | 第10-12页 |
| ·交通事件检测技术的现状 | 第10-11页 |
| ·交通事件检测技术的发展 | 第11-12页 |
| ·基于视频的交通事件检测技术 | 第12-14页 |
| ·基于视频的交通事件检测技术的现状 | 第12-13页 |
| ·基于视频的交通事件检测技术的原理与流程 | 第13页 |
| ·基于视频的交通事件检测技术的系统框图以及处理流程 | 第13页 |
| ·基于视频的交通事件检测系统的核心算法模块 | 第13-14页 |
| ·基于视频的交通事件检测技术存在的问题 | 第14页 |
| ·本文研究的主要内容及结构安排 | 第14-17页 |
| 第二章 背景估计 | 第17-29页 |
| ·常用的背景估计方法 | 第17-20页 |
| ·多帧平均法 | 第17-18页 |
| ·统计直方图法 | 第18-19页 |
| ·统计中值法 | 第19页 |
| ·三种方法的对比分析 | 第19-20页 |
| ·基于块的二维统计方法 | 第20-22页 |
| ·基于块的二维统计方法算法分析 | 第20-22页 |
| ·基于块的二维统计方法算法流程图 | 第22页 |
| ·数据实验结果 | 第22-29页 |
| ·统计直方图法实验结果 | 第23-25页 |
| ·基于块的二维统计方法数据实验效果 | 第25-28页 |
| ·实验小结 | 第28-29页 |
| 第三章 目标区域的二值化分割 | 第29-43页 |
| ·常用的目标区域二值化分割方法 | 第29-32页 |
| ·基于像素二值化 | 第29页 |
| ·基于块的中值法二值化 | 第29-32页 |
| ·本节小结 | 第32页 |
| ·基于块的最小二乘法二值化分割方法 | 第32-37页 |
| ·最小二乘法原理(数据的直线拟合) | 第32-34页 |
| ·基于最小二乘法的二值化分割法原理 | 第34-37页 |
| ·数据实验结果 | 第37-43页 |
| ·室外数据的实验结果 | 第37-38页 |
| ·室内数据的实验结果 | 第38-40页 |
| ·背景对二值化分割效果的影响 | 第40-41页 |
| ·本节小结 | 第41-43页 |
| 第四章 事件检测 | 第43-59页 |
| ·基于跟踪的事件检测法 | 第43-44页 |
| ·基于区域的跟踪 | 第43页 |
| ·基于特征的跟踪 | 第43页 |
| ·基于模型的跟踪 | 第43页 |
| ·车辆运动估计的获取 | 第43-44页 |
| ·本节小结 | 第44页 |
| ·基于块的累积的事件检测法 | 第44-54页 |
| ·基于块的时间序列上的累积 | 第44-46页 |
| ·连通域标记 | 第46-48页 |
| ·基于块的时间序列累积的车辆事件检测 | 第48-54页 |
| ·数据实验结果 | 第54-59页 |
| 结论及展望 | 第59-61页 |
| 结论与总结 | 第59页 |
| 后续工作的研究建议 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第65-67页 |
| 攻读学位期间公开发表的学术论文 | 第65页 |
| 攻读学位期间参与的科研项目 | 第65页 |
| 攻读学位期间参与的科研成果 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |