智能交通监控系统中的运动车辆对象提取算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题背景 | 第9页 |
| ·国内外智能交通系统研究现状 | 第9-11页 |
| ·智能交通系统的车辆检测技术 | 第11-14页 |
| ·电磁感应线圈检测技术 | 第11页 |
| ·红外线检测技术 | 第11-12页 |
| ·超声波检测技术 | 第12页 |
| ·视频检测技术 | 第12-14页 |
| ·基于视频的车辆检测发展概况 | 第14-15页 |
| ·论文的主要工作 | 第15-16页 |
| ·章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 运动车辆检测技术分析 | 第18-37页 |
| ·光流法 | 第18-20页 |
| ·光流法基本原理 | 第18-19页 |
| ·实验结果分析 | 第19-20页 |
| ·基于背景差法的车辆提取 | 第20-26页 |
| ·背景差法的基本原理 | 第20-21页 |
| ·平均背景构造法 | 第21-24页 |
| ·自适应背景模型构造 | 第24-26页 |
| ·基于帧间差法的运动车辆提取 | 第26-35页 |
| ·相邻帧差法 | 第26-30页 |
| ·序列帧间差法对运动物体的提取 | 第30-35页 |
| ·序列帧间差法中使用的最少帧数的确定 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 基于灰度归类的道路车辆提取算法研究 | 第37-52页 |
| ·交通道路情况分析 | 第37页 |
| ·像素灰度归类的背景构造算法 | 第37-40页 |
| ·背景分析 | 第40-45页 |
| ·基于多灰度值一致区间的运动车辆提取 | 第45-51页 |
| ·灰度值一致区间划分 | 第45-46页 |
| ·运动车辆提取 | 第46-47页 |
| ·灰度值一致区间更新 | 第47-48页 |
| ·实验结果 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 交通路口运动车辆提取方法 | 第52-67页 |
| ·路口情况分析 | 第52-55页 |
| ·基于边缘信息的车辆提取 | 第55-64页 |
| ·方法框架 | 第55页 |
| ·帧图像的边缘提取 | 第55-57页 |
| ·基于序列帧差法的运动车辆边缘提取 | 第57-59页 |
| ·使用连通域消除干扰点 | 第59-60页 |
| ·运动车辆边缘补偿 | 第60-61页 |
| ·运动车辆区域划分 | 第61-63页 |
| ·运动车辆区域信息提取 | 第63-64页 |
| ·实验结果与分析 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结和展望 | 第67-69页 |
| ·论文内容总结 | 第67页 |
| ·工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 作者攻读硕士学位期间的主要研究成果 | 第75页 |
