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交通监控视频中的车辆异常行为检测

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 课题研究的背景与意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 智能交通系统(ITS)研究现状第10页
        1.2.2 车辆检测研究现状第10-11页
        1.2.3 车辆跟踪研究现状第11-12页
        1.2.4 车辆异常行为检测研究现状第12-13页
    1.3 当前存在的问题第13-14页
    1.4 文章结构安排第14-16页
第二章 车辆异常行为检测基础第16-25页
    2.1 交通监控视频中的车辆异常行为检测技术概述第16-17页
    2.2 视频中运动目标检测算法概述第17-22页
        2.2.1 帧差法第17-18页
        2.2.2 背景差分法第18-21页
        2.2.3 光流法第21-22页
        2.2.4 运动目标检测算法的比较第22页
    2.3 MeanShift算法介绍第22-24页
    2.4 小结第24-25页
第三章 运动车辆检测算法研究第25-39页
    3.1 基于改进Surendra背景差分与三帧差分相结合的车辆检测算法第25-28页
        3.1.1 基于Surendra的背景更新算法第25-26页
        3.1.2 Surendra背景更新算法的改进第26-27页
        3.1.3 三帧差分算法第27-28页
    3.2 基于改进Surendra背景差分与三帧差分相结合的车辆检测算法第28-29页
    3.3 实验结果及评价第29-38页
        3.3.1 几种目标检测算法的比较第30-32页
        3.3.2 改进Surendra背景差分算法背景建模效果第32-33页
        3.3.3 基于改进Surendra背景差分与三帧差分相结合的车辆检测算法效果第33-35页
        3.3.4 光照突变下的车辆目标检测分析第35-37页
        3.3.5 车辆目标检测算法性能分析第37-38页
    3.4 本章小结第38-39页
第四章 运动车辆跟踪算法研究第39-61页
    4.1 基于CamShift算法的运动车辆跟踪第39-44页
        4.1.1 直方图反向投影第40页
        4.1.2 MeanShift算法优缺点分析第40-41页
        4.1.3 CamShift目标跟踪算法介绍第41-44页
        4.1.4 CamShift目标跟踪算法不足分析第44页
    4.2 结合CamShift与Kalman滤波器的目标跟踪算法第44-52页
        4.2.1 Kalman滤波器建模第45-47页
        4.2.2 运用Kalman滤波器进行车辆运动轨迹预测第47-49页
        4.2.3 结合Kalman预测的CamShift车辆跟踪第49-50页
        4.2.4 运动车辆遮挡问题的分析第50-52页
    4.3 实验结果及评价第52-60页
        4.3.1 普通情况下运动车辆目标跟踪算法结果对比第53-57页
        4.3.2 车辆遮挡情况跟踪实验第57-60页
    4.4 本章小结第60-61页
第五章 车辆异常行为检测研究第61-78页
    5.1 车辆轨迹分析与拟合第63-66页
        5.1.1 车辆运动轨迹的定义第63-64页
        5.1.2 车辆轨迹预处理第64-65页
        5.1.3 车辆轨迹的直线拟合第65-66页
        5.1.4 轨迹拟合在实际中的运动分类第66页
    5.2 车辆运动方向判断第66-67页
    5.3 车辆变道行为检测第67-70页
        5.3.1 Hough变换第68-69页
        5.3.2 车辆变道行为检测第69-70页
    5.4 车辆调头行为检测第70-71页
    5.5 实验结果及评价第71-77页
        5.5.1 车辆运动轨迹分析、运动方向与逆行判别第71-73页
        5.5.2 车辆变道行为检测第73-76页
        5.5.3 车辆调头行为检测第76-77页
    5.6 本章小结第77-78页
第六章 总结与展望第78-80页
    6.1 论文工作总结第78-79页
    6.2 未来工作展望第79-80页
参考文献第80-83页
附录 攻读硕士学位期间撰写的论文第83-84页
致谢第84页

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