基于视频检测的车辆变道轨迹识别方法研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究目的和意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 交通流视频检测技术发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 视频检测相关技术综述 | 第13-15页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第15-17页 |
| 1.4 技术路线 | 第17-18页 |
| 第二章 视频图像预处理相关算法研究 | 第18-29页 |
| 2.1 图像数字化处理 | 第18页 |
| 2.2 常用颜色理论 | 第18-20页 |
| 2.3 图像预处理技术 | 第20-28页 |
| 2.3.1 图像灰度变换 | 第20-22页 |
| 2.3.2 平滑滤波 | 第22-24页 |
| 2.3.3 图像增强处理 | 第24-25页 |
| 2.3.4 图像二值化 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 运动目标检测 | 第29-44页 |
| 3.1 运动目标检测方法概述 | 第29-31页 |
| 3.2 背景提取技术 | 第31-35页 |
| 3.2.1 均值和中值背景建模 | 第31-33页 |
| 3.2.2 高斯混合背景建模 | 第33-35页 |
| 3.3 边缘检测 | 第35-39页 |
| 3.4 暗影提取 | 第39页 |
| 3.5 改进的稀疏子空间聚类算法 | 第39-43页 |
| 3.5.1 稀疏子空间聚类算法概述 | 第40页 |
| 3.5.2 改进的稀疏子空间聚类算法 | 第40-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 车辆变道轨迹检测 | 第44-55页 |
| 4.1 车道线检测 | 第45-46页 |
| 4.2 车辆识别与跟踪 | 第46-50页 |
| 4.2.1 改进的形心跟踪算法 | 第46-48页 |
| 4.2.2 改进的模板匹配跟踪算法 | 第48-49页 |
| 4.2.3 运动目标轨迹获取 | 第49-50页 |
| 4.3 车辆变道轨迹识别 | 第50-54页 |
| 4.3.1 变道定义 | 第50-51页 |
| 4.3.2 变道判断 | 第51-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 结论与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 作者简介 | 第63页 |
