基于视频的车辆检测与跟踪算法的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国外研究现状 | 第10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文研究内容和结构安排 | 第11-12页 |
| ·实验环境开发平台 | 第12-13页 |
| 第二章 白天车辆检测算法 | 第13-21页 |
| ·运动车辆检测常用方法 | 第13-14页 |
| ·帧间差分法 | 第13页 |
| ·光流法 | 第13-14页 |
| ·背景差法 | 第14页 |
| ·背景提取算法研究 | 第14-18页 |
| ·常用背景提取算法 | 第14-15页 |
| ·本文的背景建模方法 | 第15-16页 |
| ·背景更新 | 第16-17页 |
| ·背景模型建立实验结果 | 第17-18页 |
| ·运动区域提取 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 白天车辆跟踪算法 | 第21-34页 |
| ·常用的运动目标跟踪方法 | 第21-23页 |
| ·基于特征匹配的目标跟踪方法 | 第21页 |
| ·基于区域的目标跟踪算法 | 第21-22页 |
| ·基于3D 模型的目标跟踪算法 | 第22页 |
| ·基于变形模板的跟踪算法 | 第22页 |
| ·本文选取的算法 | 第22-23页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第23-27页 |
| ·标准卡尔曼滤波原理 | 第23-26页 |
| ·卡尔曼滤波预测模型 | 第26-27页 |
| ·基于多特征匹配的区域跟踪算法 | 第27-33页 |
| ·算法综述 | 第27-28页 |
| ·具体匹配算法 | 第28-33页 |
| ·实验结果 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 夜间车辆检测与跟踪算法 | 第34-44页 |
| ·车灯检测 | 第34-36页 |
| ·车灯提取 | 第34-35页 |
| ·车灯特征 | 第35页 |
| ·车灯预处理 | 第35-36页 |
| ·基于虚拟检测线的车辆计数 | 第36-39页 |
| ·连通域处理 | 第37页 |
| ·相邻帧车灯位置比较 | 第37-38页 |
| ·虚拟检测线车辆计数的具体流程 | 第38-39页 |
| ·实验结果分析 | 第39页 |
| ·基于车灯跟踪的车辆计数方法 | 第39-43页 |
| ·车灯跟踪概述 | 第40-41页 |
| ·车灯跟踪具体步骤 | 第41-42页 |
| ·车灯匹配 | 第42页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 全天候车辆跟踪与计数系统方案 | 第44-50页 |
| ·基于视频的车辆检测与跟踪系统框架 | 第44-45页 |
| ·昼夜算法切换 | 第45-47页 |
| ·昼夜判断 | 第45-46页 |
| ·昼夜算法切换时的参数传递 | 第46-47页 |
| ·白天拥堵等级判断算法 | 第47-48页 |
| ·拥堵等级判断准则 | 第47页 |
| ·具体判断方法 | 第47-48页 |
| ·夜间拥堵等级判断算法 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章总结和展望 | 第50-52页 |
| ·本文的主要工作 | 第50页 |
| ·总结与展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表论文及科研实践 | 第56页 |
