基于视频检测技术的智能隧道交通安全监控系统
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究状况和发展的趋势 | 第13-15页 |
| ·智能交通系统(ITS)概述 | 第13-14页 |
| ·视频检测技术的研究现状与发展趋势 | 第14-15页 |
| ·本文主要工作及内容安排 | 第15-17页 |
| 第2章 视频图像处理技术 | 第17-28页 |
| ·常见视频压缩标准及视频文件格式 | 第17-19页 |
| ·常见视频压缩标准 | 第17页 |
| ·常见视频文件格式 | 第17-19页 |
| ·VFW简介 | 第19-20页 |
| ·相关的数字图像处理算法 | 第20-27页 |
| ·图像的直方图 | 第20-21页 |
| ·图像的增强 | 第21页 |
| ·数字图像的数学形态学算法 | 第21-22页 |
| ·图像边缘检测和提取 | 第22-25页 |
| ·图像分割 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 运动目标检测和定位 | 第28-38页 |
| ·运动目标检测算法 | 第28-30页 |
| ·基于差异深度积累的目标检测算法 | 第30-34页 |
| ·背景建模 | 第31-32页 |
| ·运动目标提取 | 第32页 |
| ·后处理 | 第32页 |
| ·实验结果分析 | 第32-34页 |
| ·基于分水岭算法的车辆定位 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 运动目标跟踪 | 第38-46页 |
| ·运动目标跟踪算法 | 第38-39页 |
| ·基于二级特征匹配的卡尔曼滤波跟踪算法 | 第39-44页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第39-40页 |
| ·系统建模 | 第40-42页 |
| ·基于卡尔曼滤波的目标跟踪 | 第42页 |
| ·二级特征匹配 | 第42-43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第5章 系统设计与实现 | 第46-59页 |
| ·系统设计 | 第46-52页 |
| ·系统总体框架 | 第46页 |
| ·图像采集模块 | 第46-47页 |
| ·视频存储和数据库模块 | 第47-49页 |
| ·视频图像处理模块 | 第49-51页 |
| ·信息管理系统模块 | 第51页 |
| ·CCTV系统及其它辅助模块 | 第51-52页 |
| ·软件设计 | 第52-58页 |
| ·软件总体结构 | 第52页 |
| ·关键检测模块设计 | 第52-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第63页 |
