| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 注释表 | 第12-13页 |
| 缩略词 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 车辆检测技术 | 第17-18页 |
| 1.2.2 车辆跟踪技术 | 第18-19页 |
| 1.3 主要工作及章节安排 | 第19-22页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第19-20页 |
| 1.3.2 本文章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 基于运动背景下的车辆提取 | 第22-48页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 运动背景补偿 | 第22-41页 |
| 2.2.1 基本原理和方法 | 第22-28页 |
| 2.2.2 基于极线约束匹配的运动背景补偿方法 | 第28-34页 |
| 2.2.3 基于极线约束匹配的运动背景补偿方法流程图 | 第34-35页 |
| 2.2.4 实验结果与分析 | 第35-41页 |
| 2.3 车辆检测 | 第41-46页 |
| 2.3.1 基于像素灰度的投票策略背景建模 | 第41-44页 |
| 2.3.2 前景车辆的提取 | 第44页 |
| 2.3.3 实验结果与分析 | 第44-46页 |
| 2.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第三章 基于改进的均值漂移车辆跟踪方法 | 第48-63页 |
| 3.1 引言 | 第48-49页 |
| 3.2 均值漂移算法 | 第49-51页 |
| 3.2.1 密度估计方法 | 第49-50页 |
| 3.2.2 均值漂移向量 | 第50-51页 |
| 3.3 基于改进的均值漂移车辆跟踪算法 | 第51-57页 |
| 3.3.1 车辆模型的建立与优化 | 第51-53页 |
| 3.3.2 改进的均值漂移算法 | 第53-54页 |
| 3.3.3 算法实现步骤 | 第54页 |
| 3.3.4 实验结果与分析 | 第54-57页 |
| 3.4 基于多线程的车辆跟踪技术优化 | 第57-62页 |
| 3.4.1 算法实现框架 | 第57-58页 |
| 3.4.2 算法实现流程 | 第58页 |
| 3.4.3 实验结果与分析 | 第58-62页 |
| 3.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 基于FAHP和模糊综合评判的交通拥堵分析 | 第63-81页 |
| 4.1 引言 | 第63页 |
| 4.2 基于FAHP和模糊综合评判分析原理 | 第63-70页 |
| 4.2.1 交通拥堵的含义及量化标准 | 第63-65页 |
| 4.2.2 模糊综合评价法原理 | 第65-67页 |
| 4.2.3 模糊层次分析法原理 | 第67-70页 |
| 4.3 基于FAHP和模糊综合评判的拥堵分析模型 | 第70-78页 |
| 4.3.1 基于航拍图像的评价指标参数提取 | 第70-73页 |
| 4.3.2 基于FAHP和模糊综合评判的拥堵分析模型 | 第73-78页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第78-79页 |
| 4.5 本章小结 | 第79-81页 |
| 第五章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 5.1 总结 | 第81-82页 |
| 5.2 展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第89页 |