基于单摄像头的交叉路口视频检测方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·智能交通系统简介 | 第10-11页 |
| ·智能交通系统概念的提出 | 第10-11页 |
| ·智能交通系统的研究领域 | 第11页 |
| ·智能交通系统的相关技术领域 | 第11页 |
| ·交通图像处理技术概述 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状和发展方向 | 第12-16页 |
| ·国外研究现状和发展方向 | 第12-15页 |
| ·国内研究现状和发展方向 | 第15-16页 |
| ·研究目的与研究意义 | 第16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 交叉路口视频检测技术基础 | 第18-31页 |
| ·平面交叉路口及其交通参数 | 第18-19页 |
| ·各向车流流量检测方法概述 | 第19-23页 |
| ·各向车流流量检测系统的实现架构 | 第19-20页 |
| ·各向车流流量检测的实现方案 | 第20-22页 |
| ·各向车流流量检测的技术路线 | 第22-23页 |
| ·视频的获取和预处理 | 第23-28页 |
| ·视频信号的获取 | 第23-25页 |
| ·色彩变换简介 | 第25-26页 |
| ·直方图的拉伸与均衡化 | 第26-28页 |
| ·检测区域的划分 | 第28页 |
| ·信号灯的状态判别 | 第28-30页 |
| ·信号灯检测特征分析 | 第29-30页 |
| ·信号灯状态的判断提取 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 车辆存在性检测方法 | 第31-45页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·车辆存在性检测常用方法 | 第31-35页 |
| ·背景帧差法 | 第31-32页 |
| ·光流法 | 第32页 |
| ·模板匹配法 | 第32-33页 |
| ·背景差分法 | 第33-35页 |
| ·基于区域的车辆存在性检测方法研究 | 第35-43页 |
| ·基于区域的车辆存在性检测方法概述 | 第35-36页 |
| ·混合高斯背景模型研究 | 第36-39页 |
| ·车辆目标的滤波 | 第39-42页 |
| ·车辆目标的提取 | 第42-43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 车辆运动方向的检测方法 | 第45-68页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·常用的跟踪方法简介 | 第45-47页 |
| ·基于预测的跟踪方法 | 第46页 |
| ·基于特征的跟踪方法 | 第46页 |
| ·基于模型的跟踪方法 | 第46-47页 |
| ·基于区域的的跟踪方法 | 第47页 |
| ·基于活动轮廓的跟踪方法 | 第47页 |
| ·基于目标跟踪的车辆运动方向检测方法 | 第47-65页 |
| ·基于目标跟踪的车辆运动方向检测方法简介 | 第47-48页 |
| ·车辆目标的特征选取 | 第48-52页 |
| ·车辆目标的卡尔曼预测估计 | 第52-56页 |
| ·车辆目标的搜索匹配 | 第56-63页 |
| ·对遮挡问题的处理 | 第63-65页 |
| ·各向车流的判断统计实现 | 第65页 |
| ·实验结果分析 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 总结和展望 | 第68-70页 |
| ·论文工作的总结 | 第68页 |
| ·论文有待改进之处 | 第68页 |
| ·展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 附录 | 第75页 |
