| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第9-11页 |
| ·课题应用背景 | 第9-10页 |
| ·课题研究意义 | 第10-11页 |
| ·公交客流检测技术应用现状 | 第11-13页 |
| ·论文主要工作 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 视频运动目标检测 | 第15-26页 |
| ·视频图像特征分析 | 第15-17页 |
| ·运动目标检测 | 第17-20页 |
| ·背景差分法 | 第17-18页 |
| ·帧间差分法 | 第18-19页 |
| ·光流法 | 第19-20页 |
| ·静态图像处理 | 第20-25页 |
| ·图像去噪 | 第20-21页 |
| ·图像增强 | 第21-23页 |
| ·图像分割 | 第23-24页 |
| ·形态学处理 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于视频图像的公交乘客检测 | 第26-43页 |
| ·应用分析 | 第26-28页 |
| ·视频图像序列分析 | 第26-27页 |
| ·技术路线分析 | 第27-28页 |
| ·运动目标检测 | 第28-34页 |
| ·图像预处理 | 第28-31页 |
| ·运动目标检测 | 第31-32页 |
| ·感兴趣区域 | 第32-34页 |
| ·乘客头部目标提取 | 第34-42页 |
| ·灰度拉伸 | 第34-37页 |
| ·目标分割 | 第37-39页 |
| ·形态学修正 | 第39-41页 |
| ·头部特征提取 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于 Mean Shift 算法的乘客跟踪 | 第43-58页 |
| ·目标跟踪方法选取 | 第43-46页 |
| ·基本方法 | 第43-45页 |
| ·应用分析 | 第45-46页 |
| ·Mean Shift 算法 | 第46-51页 |
| ·定义 | 第46-47页 |
| ·核函数 | 第47-49页 |
| ·收敛性 | 第49-51页 |
| ·Mean Shift 乘客头部跟踪 | 第51-57页 |
| ·目标模型建立 | 第51-52页 |
| ·相似性函数 | 第52-53页 |
| ·目标定位 | 第53-54页 |
| ·总体实施 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 实验仿真 | 第58-68页 |
| ·系统硬件组成 | 第58页 |
| ·实验软件仿真 | 第58-67页 |
| ·系统流程 | 第58-60页 |
| ·仿真过程与结果 | 第60-67页 |
| ·小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 附件 | 第75页 |