| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·智能交通系统研究现状 | 第9-10页 |
| ·运动目标检测算法研究现状 | 第10-11页 |
| ·GPU 通用计算研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的研究内容和论文结构 | 第12-14页 |
| ·主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 运动目标检测算法研究 | 第14-23页 |
| ·常用的运动目标检测算法 | 第14-18页 |
| ·光流法 | 第14-15页 |
| ·帧间差分法 | 第15-17页 |
| ·背景差分法 | 第17-18页 |
| ·基于高斯背景模型的运动目标检测 | 第18-22页 |
| ·单高斯模型 | 第19-20页 |
| ·混合高斯模型 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 GPU 通用计算与 CUDA | 第23-31页 |
| ·GPU 简介 | 第23-24页 |
| ·GPU 通用计算 | 第24-26页 |
| ·CUDA 基础 | 第26-30页 |
| ·CUDA 概述 | 第26-27页 |
| ·CUDA 编程模型 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于 GPU 的混合高斯模型的闯红灯车辆检测算法 | 第31-44页 |
| ·设置虚拟线圈 | 第31页 |
| ·改进的混合高斯模型初始化方法 | 第31-32页 |
| ·阴影检测与消除 | 第32-36页 |
| ·阴影对运动目标检测的影响 | 第33-34页 |
| ·基于 HSV 颜色空间的阴影消除算法 | 第34-36页 |
| ·一种无阈值的新阴影消除算法 | 第36页 |
| ·形态学滤波除噪 | 第36-39页 |
| ·闯红灯车辆的检测 | 第39-40页 |
| ·GPU 并行算法设计 | 第40-43页 |
| ·混合高斯模型检测运动目标 | 第40-41页 |
| ·阴影检测与消除 | 第41-42页 |
| ·形态学滤波 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 原型系统的实现与实验分析 | 第44-51页 |
| ·开发环境 | 第44页 |
| ·系统设计与实现 | 第44-48页 |
| ·程序流程图 | 第44-46页 |
| ·软件运行界面 | 第46-48页 |
| ·实验分析 | 第48-50页 |
| ·改进算法效果测试 | 第48-50页 |
| ·串/并行算法性能测试 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 结论 | 第51-53页 |
| ·全文工作总结 | 第51页 |
| ·下一步工作展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |