基于视频的交通流参数提取方法及系统实现研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的研究内容和工作安排 | 第15-17页 |
| 第二章 基于视频的目标检测与跟踪方法研究 | 第17-28页 |
| 2.1 基于视频的运动目标检测 | 第17-25页 |
| 2.1.1 帧间差分法 | 第17-19页 |
| 2.1.2 背景差分法 | 第19-23页 |
| 2.1.3 分类器检测法 | 第23-24页 |
| 2.1.4 光流法 | 第24-25页 |
| 2.2 基于视频的运动目标跟踪 | 第25-27页 |
| 2.2.1 基于特征的跟踪 | 第25-26页 |
| 2.2.2 基于变形模型的跟踪 | 第26页 |
| 2.2.3 基于区域的跟踪 | 第26-27页 |
| 2.2.4 基于运动估计的跟踪 | 第27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 摄像机标定 | 第28-46页 |
| 3.1 摄像机成像几何基础 | 第28-32页 |
| 3.1.1 常用坐标系 | 第28-31页 |
| 3.1.2 线性摄像机模型 | 第31-32页 |
| 3.1.3 非线性摄像机模型 | 第32页 |
| 3.2 传统摄像机标定 | 第32-36页 |
| 3.2.1 直接线性变换法（DLT） | 第33-34页 |
| 3.2.2 RAC方法 | 第34-35页 |
| 3.2.3 张正友方法 | 第35-36页 |
| 3.3 基于参考图像与路面信息的交通摄像机标定 | 第36-45页 |
| 3.3.1 交通摄像机标定概述 | 第36-38页 |
| 3.3.2 交通摄像机模型 | 第38-40页 |
| 3.3.3 摄像机参数计算 | 第40-43页 |
| 3.3.4 实验结果及分析 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于视频的交通流参数提取算法设计 | 第46-65页 |
| 4.1 概述 | 第46页 |
| 4.2 基于光流法的白天交通流参数提取 | 第46-54页 |
| 4.2.1 光流法原理 | 第47-50页 |
| 4.2.2 路面占有率与平均车速提取 | 第50-52页 |
| 4.2.3 车流量提取 | 第52-54页 |
| 4.2.4 与团块跟踪方法的分析比较 | 第54页 |
| 4.3 基于亮度直方图的夜间交通流参数提取 | 第54-63页 |
| 4.3.1 夜间车辆检测概述 | 第55-56页 |
| 4.3.2 基于亮度直方图统计的车辆检测 | 第56-59页 |
| 4.3.3 基于直方图匹配的车辆跟踪 | 第59-62页 |
| 4.3.4 夜间交通流参数提取 | 第62-63页 |
| 4.3.5 与车灯对匹配跟踪方法的分析比较 | 第63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 系统设计与实现 | 第65-76页 |
| 5.1 系统框架设计 | 第65-66页 |
| 5.2 视频图像采集 | 第66-68页 |
| 5.2.1 网络摄像头视频源 | 第66-68页 |
| 5.2.2 本地视频源 | 第68页 |
| 5.3 交通流参数提取 | 第68-72页 |
| 5.3.1 车流量统计 | 第69-70页 |
| 5.3.2 平均车速检测 | 第70-71页 |
| 5.3.3 路面占有率检测 | 第71-72页 |
| 5.4 测试结果及分析 | 第72-75页 |
| 5.4.1 车流量测试 | 第74页 |
| 5.4.2 平均车速测试 | 第74-75页 |
| 5.4.3 平均路面占有率测试 | 第75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 结论 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 附件 | 第86页 |
