| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究水平和现状及面临的问题 | 第8-9页 |
| 1.3 本文的创新点和结构安排 | 第9-11页 |
| 第二章 运动车辆检测 | 第11-28页 |
| 2.1 运动目标检测的常用算法 | 第11-18页 |
| 2.1.1 背景差分法 | 第12-16页 |
| 2.1.2 帧间差分法 | 第16-17页 |
| 2.1.3 光流法 | 第17-18页 |
| 2.2 自适应背景差分法和三帧差法相结合的运动车辆检测算法 | 第18-23页 |
| 2.2.1 三帧差分法确定运动区域 | 第18-19页 |
| 2.2.2 自适应背景差分法目标检测及与三帧差分法相结合 | 第19-23页 |
| 2.3 车辆阴影问题 | 第23-27页 |
| 2.3.1 基于HSV 空间的阴影消除 | 第24-25页 |
| 2.3.2 实验结果 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 运动车辆跟踪 | 第28-44页 |
| 3.1 跟踪问题的两种解决思路和常用算法 | 第28-32页 |
| 3.1.1 直接数据驱动法 | 第28-29页 |
| 3.1.2 最优预测推理法 | 第29-31页 |
| 3.1.3 运动目标跟踪常用算法和困难点 | 第31-32页 |
| 3.2 CAMShift 跟踪算法 | 第32-43页 |
| 3.2.1 HSV 颜色模型 | 第33页 |
| 3.2.2 Mean Shift 的基本原理 | 第33-36页 |
| 3.2.3 CAMShift 算法 | 第36-38页 |
| 3.2.4 算法实现及实验结果 | 第38-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于跟踪的事件检测及系统的实现 | 第44-61页 |
| 4.1 基于跟踪的运动车辆特定事件检测 | 第44-53页 |
| 4.1.1 在违禁区域停车或经过特定区域的检测 | 第44-47页 |
| 4.1.2 运动车辆行驶方向检测 | 第47-53页 |
| 4.2 车辆检测跟踪系统的实现 | 第53-60页 |
| 4.2.1 OpenCV 的简介 | 第53-54页 |
| 4.2.2 OpenCV 的运动分析框架 | 第54-58页 |
| 4.2.3 系统的实现 | 第58-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 发表论文和科研情况 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |