交叉口区域多运动车辆跟踪与交通事件检测
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外相关研究进展 | 第11-14页 |
| ·智能交通检测系统 | 第11-12页 |
| ·多运动车辆跟踪进展 | 第12-13页 |
| ·遮挡目标处理相关技术 | 第13-14页 |
| ·研究目的与研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-18页 |
| 第2章 运动车辆检测 | 第18-34页 |
| ·运动目标检测算法 | 第18-19页 |
| ·光流法 | 第18页 |
| ·帧间差分法 | 第18-19页 |
| ·背景差分法 | 第19页 |
| ·背景建模方法 | 第19-24页 |
| ·基于均值法的背景建模 | 第19-20页 |
| ·基于混合高斯背景建模 | 第20-21页 |
| ·VIBE背景建模 | 第21-23页 |
| ·实验对比分析 | 第23-24页 |
| ·改进的VIBE背景建模 | 第24-26页 |
| ·前景目标分割 | 第26-30页 |
| ·形态学处理 | 第27-29页 |
| ·基于区域的图像分割 | 第29页 |
| ·实验分析 | 第29-30页 |
| ·阴影消除 | 第30-32页 |
| ·阴影消除算法流程 | 第31页 |
| ·阴影消除算法原理 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 遮挡条件下多运动车辆跟踪 | 第34-56页 |
| ·运动目标分类 | 第34-36页 |
| ·运动车辆跟踪算法分类 | 第36-38页 |
| ·基于车辆模型的跟踪 | 第37页 |
| ·基于主动轮廓的跟踪 | 第37-38页 |
| ·基于区域的跟踪 | 第38页 |
| ·基于特征的跟踪 | 第38页 |
| ·无遮挡情况下多运动车辆跟踪 | 第38-42页 |
| ·遮挡判断和SURF算法 | 第42-47页 |
| ·遮挡预测和判断 | 第42-43页 |
| ·SURF算法分析 | 第43-47页 |
| ·Kalman滤波与SURF算法的结合 | 第47-54页 |
| ·双直方图均衡 | 第48页 |
| ·尺度空间重构 | 第48-50页 |
| ·Kalman预测与SURF跟踪算法的结合 | 第50-52页 |
| ·实验结果分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第4章 交叉口区域交通事件检测 | 第56-66页 |
| ·引言 | 第56-57页 |
| ·交通事件 | 第57页 |
| ·交叉口区域视频交通事件检测 | 第57-65页 |
| ·交通参数提取 | 第57-58页 |
| ·车辆逆行检测 | 第58-62页 |
| ·车辆违停检测 | 第62-64页 |
| ·道路阻塞检测 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·本文工作总结 | 第66-67页 |
| ·下一步工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第73页 |
