基于车辆特征的交通视频检索
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文主要工作以及组织结构安排 | 第14-17页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 交通监控视频中运动车辆的检测 | 第17-28页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 视频运动目标检测的常用方法 | 第17-20页 |
| 2.2.1 背景差分法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 帧差法 | 第18-19页 |
| 2.2.3 光流法 | 第19-20页 |
| 2.3 基于背景建模的背景差运动目标检测方法 | 第20-25页 |
| 2.3.1 运动区域检测算法 | 第21-24页 |
| 2.3.2 阴影消除算法 | 第24-25页 |
| 2.4 连通区域搜索以及车辆的外接矩形提取 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 交通监控视频中运动车辆的跟踪 | 第28-37页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 运动目标跟踪算法 | 第28-29页 |
| 3.2.1 基于特征的跟踪方法 | 第28页 |
| 3.2.2 基于模型的跟踪方法 | 第28-29页 |
| 3.2.3 基于区域的跟踪方法 | 第29页 |
| 3.2.4 基于变形模板的跟踪方法 | 第29页 |
| 3.3 基于运动预测的多目标跟踪算法 | 第29-34页 |
| 3.3.1 车辆匹配过程 | 第30-32页 |
| 3.3.2 粘连车辆分割算法 | 第32-34页 |
| 3.4 实验结果 | 第34-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 车辆的特征提取 | 第37-47页 |
| 4.1 基于内容的视频检索常用特征提取算法 | 第37-40页 |
| 4.1.1 颜色特征 | 第37-38页 |
| 4.1.2 纹理特征 | 第38-39页 |
| 4.1.3 形状特征 | 第39-40页 |
| 4.1.4 运动特征 | 第40页 |
| 4.2 车辆的特征提取 | 第40-46页 |
| 4.2.1 车辆颜色特征提取 | 第41-42页 |
| 4.2.2 车辆几何特征提取 | 第42-44页 |
| 4.2.3 车辆轨迹特征提取与分类 | 第44-46页 |
| 4.3 车辆特征列表的建立 | 第46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 交通监控视频检索框架设计与实现 | 第47-56页 |
| 5.1 车辆特征数据库索引表的建立 | 第47-48页 |
| 5.2 交通视频检索算法的研究 | 第48-51页 |
| 5.3 检索性能的评价指标 | 第51-52页 |
| 5.4 交通监控视频检索框架设计 | 第52-53页 |
| 5.5 实现结果 | 第53-55页 |
| 5.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第63页 |
