智能交通视频监控系统中关键技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·课题在国内外的研究现状 | 第10-11页 |
| ·智能视频监控研究的主要内容 | 第11-13页 |
| ·本文主要工作及结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 相关理论与系统总体设计 | 第14-19页 |
| ·RGB颜色空间 | 第14-15页 |
| ·HSV颜色空间 | 第15-16页 |
| ·系统总体结构设计 | 第16-17页 |
| ·技术难点 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 运动目标检测 | 第19-40页 |
| ·运动目标检测方法简介 | 第19-23页 |
| ·光流场法 | 第20-21页 |
| ·帧间差分法 | 第21-22页 |
| ·背景减法 | 第22-23页 |
| ·混合高斯背景建模 | 第23-29页 |
| ·单高斯背景模型算法 | 第24-26页 |
| ·混合高斯背景模型算法 | 第26-29页 |
| ·改进的混合高斯背景模型 | 第29-31页 |
| ·背景模型的建立与更新 | 第29-30页 |
| ·基于背景模型的运动目标检测 | 第30-31页 |
| ·阴影的检测与去除 | 第31-33页 |
| ·形态学滤波 | 第33-35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 运动目标跟踪 | 第40-53页 |
| ·运动目标跟踪技术简介 | 第40-41页 |
| ·MEAN SHIFT跟踪算法 | 第41-48页 |
| ·Mean Shift基础理论 | 第41-45页 |
| ·算法描述 | 第45-48页 |
| ·改进的MEAN SHIFT跟踪算法 | 第48-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 运动目标分类 | 第53-60页 |
| ·目标分类方法简介 | 第53-54页 |
| ·支持向量机理论 | 第54页 |
| ·支持向量机分类 | 第54-56页 |
| ·核函数 | 第56-57页 |
| ·训练和分类方案 | 第57-58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 系统设计与实现 | 第60-66页 |
| ·原型系统的实现 | 第60-61页 |
| ·实验结果与分析 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第七章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·总结 | 第66-67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附录:攻读硕士学位期间发表的论文和科研项目 | 第73页 |
