| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-12页 |
| ·选题背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状和存在问题 | 第9-11页 |
| ·本文研究内容 | 第11页 |
| ·实验设备与软件开发平台 | 第11-12页 |
| 第二章 运动车辆检测方法研究 | 第12-24页 |
| ·视频车辆检测方法概述 | 第12-14页 |
| ·帧间差分法（Temporal Difference） | 第12-13页 |
| ·光流法（Optical Flow） | 第13页 |
| ·背景差法（Background Subtraction） | 第13-14页 |
| ·基于区间分布的自适应背景提取与更新算法 | 第14-18页 |
| ·车辆检测 | 第18-20页 |
| ·数学形态学处理 | 第20-22页 |
| ·形态学基本方法 | 第20-22页 |
| ·连通区域检测 | 第22页 |
| ·阴影去除 | 第22-24页 |
| 第三章 车辆跟踪算法 | 第24-38页 |
| ·常用的视频跟踪方法 | 第24-25页 |
| ·基于彩色特征的扩展kalman 滤波跟踪算法 | 第25-36页 |
| ·颜色特征 | 第25-26页 |
| ·彩色特征的提取 | 第26页 |
| ·特征匹配的相似度量 | 第26-28页 |
| ·卡尔曼滤波（Kalman Filters） | 第28-29页 |
| ·基于彩色特征的扩展卡尔曼滤波跟踪算法 | 第29-33页 |
| ·基于彩色特征的扩展卡尔曼跟踪实验结果 | 第33-36页 |
| ·交通参数提取 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 总结与展望 | 第38-40页 |
| ·总结 | 第38页 |
| ·展望 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第44页 |