| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 相关研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 视频图像中运动目标检测 | 第17-30页 |
| 2.1 运动目标检测相关的几种方法 | 第17-21页 |
| 2.1.1 背景差分法 | 第18-19页 |
| 2.1.2 帧差法 | 第19-21页 |
| 2.2 改进的混合高斯模型方法 | 第21-27页 |
| 2.2.1 常用的背景提取方法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 混合高斯模型自适应背景更新方法 | 第23-27页 |
| 2.3 实验与分析 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 视频图像中运动目标跟踪 | 第30-41页 |
| 3.1 运动目标跟踪综述 | 第30页 |
| 3.2 常见的目标跟踪算法 | 第30-32页 |
| 3.2.1 基于特征的跟踪算法概述 | 第30-31页 |
| 3.2.2 基于区域的跟踪算法 | 第31-32页 |
| 3.3 基于条件选择的Kalman和Mean-shift相结合的跟踪算法 | 第32-39页 |
| 3.3.1 Kalman滤波理论基础 | 第32-35页 |
| 3.3.2 基于条件选择的Kalman和Mean-shift相结合的跟踪算法 | 第35-39页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 逆行交通事件检测 | 第41-49页 |
| 4.1 交通事件检测 | 第41-42页 |
| 4.2 运动目标逆行检测 | 第42-48页 |
| 4.2.1 坐标系转换 | 第43-44页 |
| 4.2.2 运动目标轨迹分析 | 第44-45页 |
| 4.2.3 运动目标逆行检测 | 第45-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于视频图像的逆行交通事件检测系统设计 | 第49-55页 |
| 5.1 总体设计和开发环境简介 | 第49-51页 |
| 5.1.1 逆行交通事件检测的总体设计 | 第49-50页 |
| 5.1.2 开发环境简介 | 第50-51页 |
| 5.2 逆行事件检测实验及分析 | 第51-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 研究成果 | 第55-56页 |
| 6.2 研究不足与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |