基于图像理解的动态特征目标分析与辨识方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·智能交通系统的发展背景 | 第8-11页 |
| ·视频检测器的研究现状 | 第11-12页 |
| ·国外研究现状 | 第11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·动态特征在视频检测器中的应用 | 第12-13页 |
| ·论文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 运动目标检测算法研究 | 第14-22页 |
| ·运动目标检测 | 第14-16页 |
| ·帧间差分法 | 第14-15页 |
| ·光流法 | 第15页 |
| ·背景差分 | 第15-16页 |
| ·背景模型的建立 | 第16-19页 |
| ·高斯分布模型 | 第16-18页 |
| ·自适应的混合高斯背景模型 | 第18-19页 |
| ·大津法二值化 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 路面特征提取 | 第22-32页 |
| ·路面颜色特征 | 第22页 |
| ·路面车道线的提取 | 第22-31页 |
| ·整体算法 | 第23-24页 |
| ·车道模型前期提取阶段的算法 | 第24-27页 |
| ·车道模型后期完善阶段的算法 | 第27-29页 |
| ·实验结果 | 第29-31页 |
| ·检测结果 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 车辆特征提取 | 第32-44页 |
| ·车辆的边缘与角点特征 | 第32-33页 |
| ·车辆的对称性 | 第33-34页 |
| ·车辆阴影特征的应用 | 第34-40页 |
| ·阴影检测车辆的原理 | 第34-36页 |
| ·车辆底盘阴影检测车辆 | 第36-38页 |
| ·利用车辆底盘阴影分割遮挡车辆 | 第38-40页 |
| ·车窗的提取 | 第40-42页 |
| ·基于提取色块信息的车窗定位算法 | 第41页 |
| ·基于Hough变换的车窗定位 | 第41-42页 |
| ·检测结果 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 行人特征提取 | 第44-53页 |
| ·形状特征 | 第44-45页 |
| ·提取周长和面积 | 第45页 |
| ·计算长宽比和复杂度 | 第45页 |
| ·Adaboost算法 | 第45-47页 |
| ·行人样本库建立 | 第47-48页 |
| ·Haar特征 | 第48-50页 |
| ·三角特征 | 第50-51页 |
| ·检测结果 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
