基于夜间交通视频的车辆检测与跟踪
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 引言 | 第11-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第14-15页 |
| ·论文结构 | 第15-16页 |
| 2 相关技术与前期工作 | 第16-30页 |
| ·夜间车辆的检测与跟踪方法研究 | 第16-23页 |
| ·基于分割技术的车辆检测 | 第16-20页 |
| ·基于有监督分类器的车辆检测 | 第20-23页 |
| ·前期工作 | 第23-28页 |
| ·基于阈值的候选车灯区域初选 | 第23-25页 |
| ·分类器的训练 | 第25-28页 |
| ·前期工作的不足 | 第28页 |
| ·本文的解决方案 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于规则的车灯检测 | 第30-50页 |
| ·夜间交通视频图像的预处理 | 第30-35页 |
| ·图像感兴趣区域选取 | 第30-31页 |
| ·图像阈值分割方法 | 第31-35页 |
| ·车灯规则的制定 | 第35-46页 |
| ·面积与光学因素的规则 | 第36-42页 |
| ·车灯间距几何因素的规则 | 第42-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 4 基于多目标跟踪技术的夜间车辆跟踪 | 第50-68页 |
| ·夜间车辆跟踪的流程 | 第50-52页 |
| ·车辆跟踪常用方法 | 第51页 |
| ·车灯的聚类过程 | 第51-52页 |
| ·基于双向估计的车灯跟踪 | 第52-57页 |
| ·基于多特征数据关联的多目标跟踪 | 第52-54页 |
| ·基于双向速度估计的预判轨迹拟合 | 第54-57页 |
| ·基于最大加权独立集模型的车灯匹配 | 第57-60页 |
| ·实验结果与分析 | 第60-67页 |
| ·开发与实验环境 | 第61页 |
| ·实验数据 | 第61页 |
| ·实验结果的评价与分析 | 第61-64页 |
| ·实验结果比较分析 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 5 结论与展望 | 第68-70页 |
| ·本文工作总结 | 第68-69页 |
| ·未来展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 作者简历 | 第73-75页 |
| 学位论文数据集 | 第75页 |
