| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 车辆检测 | 第12-13页 |
| 1.2.1.1 传统车辆检测 | 第12-13页 |
| 1.2.1.2 深度学习车辆检测 | 第13页 |
| 1.2.2 单摄像头车辆跟踪 | 第13-14页 |
| 1.2.3 多摄像头车辆跟踪 | 第14-16页 |
| 1.3 研究目标及意义 | 第16-17页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第16页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第16-17页 |
| 1.4 研究内容 | 第17-19页 |
| 1.4.1 论文工作 | 第17-18页 |
| 1.4.2 论文创新 | 第18-19页 |
| 1.5 结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 研究的理论基础 | 第21-33页 |
| 2.1 车辆检测 | 第21-26页 |
| 2.1.1 传统目标检测方法 | 第21-23页 |
| 2.1.2 深度学习目标检测方法 | 第23-26页 |
| 2.1.2.1 深度学习主要模型 | 第23-25页 |
| 2.1.2.2 深度学习目标检测方法 | 第25-26页 |
| 2.2 特征提取 | 第26-29页 |
| 2.2.1 全局特征 | 第26-27页 |
| 2.2.1.1 颜色特征 | 第26-27页 |
| 2.2.1.2 纹理特征 | 第27页 |
| 2.2.2 局部特征 | 第27-28页 |
| 2.2.2.1 SIFT特征 | 第27页 |
| 2.2.2.2 SURF特征 | 第27-28页 |
| 2.2.3 特征总结 | 第28-29页 |
| 2.3 车辆跟踪 | 第29-32页 |
| 2.3.1 Camshift跟踪算法 | 第29页 |
| 2.3.2 TLD目标跟踪算法 | 第29-30页 |
| 2.3.3 基于特征匹配的跟踪算法 | 第30-31页 |
| 2.3.4 全卷积孪生网络跟踪算法 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于多摄像头的车辆跟踪系统的设计 | 第33-64页 |
| 3.1 基于多摄像头的车辆跟踪系统概述 | 第33-35页 |
| 3.2 需求分析 | 第35-39页 |
| 3.2.1 功能模块分析 | 第35页 |
| 3.2.2 用户需求分析 | 第35-39页 |
| 3.3 系统设计 | 第39-42页 |
| 3.3.1 设计思路 | 第39-40页 |
| 3.3.2 数据库设计 | 第40-41页 |
| 3.3.3 系统处理流程设计 | 第41-42页 |
| 3.4 多摄像头车辆跟踪模块的设计 | 第42-61页 |
| 3.4.1 SSD车辆检测算法模块 | 第42-46页 |
| 3.4.1.1 SDD车辆检测 | 第42-45页 |
| 3.4.1.2 车辆检测实验结果与分析 | 第45-46页 |
| 3.4.2 多摄像头车辆跟踪算法模块 | 第46-60页 |
| 3.4.2.1 颜色特征与SURF特征提取 | 第46-55页 |
| 3.4.2.2 融合多特征与全卷积孪生网络的跟踪算法 | 第55-58页 |
| 3.4.2.3 多摄像头车辆跟踪实验结果与分析 | 第58-60页 |
| 3.4.3 跟踪信息查看模块 | 第60页 |
| 3.4.4 车辆轨迹绘制模块 | 第60-61页 |
| 3.5 后台管理模块的设计 | 第61-62页 |
| 3.5.1 摄像头管理模块 | 第62页 |
| 3.5.2 用户管理模块 | 第62页 |
| 3.6 方案优势 | 第62-63页 |
| 3.7 本章小结 | 第63-64页 |
| 第四章 基于多摄像头的车辆跟踪系统的实现 | 第64-75页 |
| 4.1 SSD车辆检测模块 | 第64-65页 |
| 4.2 多摄像头车辆跟踪算法模块 | 第65-68页 |
| 4.3 跟踪信息查看模块 | 第68-69页 |
| 4.4 车辆轨迹绘制模块 | 第69-70页 |
| 4.5 后台管理模块 | 第70-74页 |
| 4.5.1 摄像头管理模块 | 第70-72页 |
| 4.5.2 用户管理模块 | 第72-74页 |
| 4.6 本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 基于多摄像头的车辆跟踪系统的测试 | 第75-87页 |
| 5.1 测试目的 | 第75-76页 |
| 5.2 测试环境 | 第76页 |
| 5.2.1 硬件环境 | 第76页 |
| 5.2.2 软件环境 | 第76页 |
| 5.3 功能测试 | 第76-81页 |
| 5.3.1 系统登录功能测试 | 第76页 |
| 5.3.2 多摄像头车辆跟踪功能测试 | 第76-77页 |
| 5.3.3 跟踪信息查看功能测试 | 第77-79页 |
| 5.3.4 车辆轨迹绘制功能测试 | 第79页 |
| 5.3.5 摄像头管理功能测试 | 第79-80页 |
| 5.3.6 用户管理功能测试 | 第80-81页 |
| 5.4 性能测试 | 第81-86页 |
| 5.4.1 车辆检测性能测试 | 第81-82页 |
| 5.4.2 多摄像头车辆跟踪性能测试 | 第82-85页 |
| 5.4.3 时间性能测试 | 第85-86页 |
| 5.5 本章小结 | 第86-87页 |
| 第六章 结论与展望 | 第87-89页 |
| 6.1 结论 | 第87页 |
| 6.2 展望 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-94页 |