| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 论文研究意义及现状 | 第9-12页 |
| 1.1.1 背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2 论文研究内容介绍 | 第12-14页 |
| 1.2.1 研究内容介绍 | 第12-13页 |
| 1.2.2 实现技术介绍 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 视频图像预处理知识综述 | 第15-31页 |
| 2.1 前言 | 第15页 |
| 2.2 彩色图像灰度化 | 第15-16页 |
| 2.3 图像的噪声与滤波 | 第16-19页 |
| 2.3.1 均值滤波 | 第16-17页 |
| 2.3.2 中值滤波 | 第17-18页 |
| 2.3.3 高斯滤波 | 第18-19页 |
| 2.4 边缘检测 | 第19-22页 |
| 2.4.1 边缘检测算子 | 第20-21页 |
| 2.4.2 边缘检测算子比较 | 第21-22页 |
| 2.5 图像二值化及形态学处理 | 第22-26页 |
| 2.5.1 图像二值化 | 第22-24页 |
| 2.5.2 图像腐蚀与膨胀算法 | 第24-25页 |
| 2.5.3 图像开运算与闭运算 | 第25页 |
| 2.5.4 轮廓填充算法 | 第25-26页 |
| 2.6 背景提取与背景更新算法研究 | 第26-31页 |
| 2.6.1 多帧平均方法提取背景 | 第26-27页 |
| 2.6.2 统计直方图提取背景 | 第27页 |
| 2.6.3 混合高斯背景模型 | 第27-29页 |
| 2.6.4 小结 | 第29-31页 |
| 第三章 摄像机标定技术 | 第31-43页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 车辆排队检测中的摄像机标定技术 | 第31-32页 |
| 3.3 摄像机标定原理 | 第32-38页 |
| 3.3.1 摄像机成像模型 | 第32-34页 |
| 3.3.2 摄像机标定算法 | 第34-38页 |
| 3.4 摄像机自动标定 | 第38-42页 |
| 3.4.1 摄像机运动检测 | 第39页 |
| 3.4.2 角点检测原理 | 第39-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 车辆排队长度检测算法 | 第43-65页 |
| 4.1 车辆运动检测 | 第43-48页 |
| 4.1.1 车辆运动检测方法综述 | 第43-46页 |
| 4.1.2 基于图像帧间差结合边缘检测的车辆运动检测 | 第46-47页 |
| 4.1.3 实验效果与分析 | 第47-48页 |
| 4.2 车辆存在检测 | 第48-55页 |
| 4.2.1 车辆存在检测方法综述 | 第48-51页 |
| 4.2.2 基于背景差分的占空比车辆存在检测 | 第51-53页 |
| 4.2.3 实验效果与分析 | 第53-55页 |
| 4.3 车辆排队长度的检测算法 | 第55-63页 |
| 4.3.1 车辆排队的定义 | 第55-58页 |
| 4.3.2 一般车辆排队长度的提取方法 | 第58-59页 |
| 4.3.3 本文提出的车辆排队长度检测的方法 | 第59-61页 |
| 4.3.4 实验效果与分析 | 第61-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 车辆排队检测系统仿真实现 | 第65-75页 |
| 5.1 系统实验平台简介 | 第65-66页 |
| 5.1.1 实验的硬件平台 | 第65页 |
| 5.1.2 实验的软件平台 | 第65-66页 |
| 5.2 系统界面设计 | 第66-67页 |
| 5.3 车辆排队检测系统测试 | 第67-72页 |
| 5.4 系统测试数据分析评估 | 第72-73页 |
| 5.5 本章小结 | 第73-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 总结 | 第75页 |
| 6.2 后续工作的展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第83页 |