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基于视频跟踪技术的交通流参数统计方法研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 课题研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
        1.2.1 国外研究现状第12-13页
        1.2.2 国内研究现状第13-14页
    1.3 本文研究内容第14-15页
    1.4 论文组织结构第15页
    1.5 本章小结第15-16页
第二章 运动目标检测第16-33页
    2.1 运动目标检测方法概述第16-18页
        2.1.1 光流法第16-17页
        2.1.2 背景差分法第17-18页
        2.1.3 帧间差分法第18页
    2.2 车辆目标检测与分割第18-21页
        2.2.1 车辆轮廓的链码表示第19-20页
        2.2.2 目标轮廓的提取第20-21页
        2.2.3 图像的凸集计算第21页
    2.3 人体目标检测与分割第21-29页
        2.3.1 角点检测算法第23-25页
        2.3.2 人体目标分割第25-29页
    2.4 实验结果及分析第29-32页
        2.4.1 改进的基于角点检测的车辆目标检测实验结果及分析第29-30页
        2.4.2 基于帧间差分和角点检测的行人目标检测实验结果及分析第30-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第三章 运动目标特征的提取与存储第33-44页
    3.1 车辆目标特征提取第33-35页
        3.1.1 目标信息去噪第33-34页
        3.1.2 车辆目标信息特征点提取第34-35页
    3.2 基于肢体权重的运动人体目标特征点提取第35-41页
        3.2.1 肢体权重算法第35-36页
        3.2.2 人体目标特征点提取第36-41页
    3.3 目标特征点的存储第41页
    3.4 实验结果及分析第41-43页
        3.4.1 车辆目标特征点提取实验结果及分析第41-42页
        3.4.2 人体目标特征点提取实验结果及分析第42-43页
    3.5 本章小结第43-44页
第四章 运动目标跟踪第44-65页
    4.1 目标跟踪算法概述第44-45页
        4.1.1 基于对比分析的运动目标跟踪算法第44页
        4.1.2 基于匹配的运动目标跟踪算法第44-45页
        4.1.3 基于运动检测的目标跟踪算法第45页
    4.2 基于Camshift和Kalman滤波的车辆目标跟踪算法第45-47页
        4.2.1 Camshift算法第45-46页
        4.2.2 Kalman滤波算法第46-47页
        4.2.3 初始化跟踪信息第47页
    4.3 基于粒子滤波的人体多目标跟踪算法第47-60页
        4.3.1 贝叶斯滤波原理第48-50页
        4.3.2 粒子滤波原理第50-55页
        4.3.3 粒子滤波跟踪算法第55-58页
        4.3.4 跟踪信息初始化第58-59页
        4.3.5 多目标跟踪的粒子分配第59-60页
    4.4 实验结果及分析第60-64页
    4.5 本章小结第64-65页
第五章 基于视频跟踪技术的交通流参数统计算法第65-74页
    5.1 常用的视频交通流量检测算法第65页
    5.2 人类统计数目方法的思想第65-66页
    5.3 结合人类统计数目方法思想的交通流量统计算法第66-70页
        5.3.1 目标特征点存储序列更新及数目统计过程第66-68页
        5.3.2 车流量统计第68-69页
        5.3.3 人流量统计第69-70页
    5.4 交通流参数统计算法第70-71页
    5.5 系统设计与实现第71-72页
        5.5.1 系统设计第71页
        5.5.2 系统实现第71-72页
    5.6 实验结果及分析第72-73页
    5.7 本章小结第73-74页
总结与展望第74-76页
    论文总结第74页
    研究展望第74-76页
参考文献第76-78页
攻读学位期间取得的研究成果第78-79页
致谢第79页

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