交通监控视频中的目标检测与跟踪算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·智能视频监控技术 | 第9-10页 |
| ·课题研究背景 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·智能视频分析的研究重点 | 第11-12页 |
| ·研究内容和论文安排 | 第12-13页 |
| 第二章 运动目标检测 | 第13-22页 |
| ·运动目标检测的方法 | 第13-15页 |
| ·背景差法 | 第13-14页 |
| ·帧间差分法 | 第14页 |
| ·光流法 | 第14-15页 |
| ·背景建模 | 第15-17页 |
| ·非模型法 | 第15-16页 |
| ·模型法 | 第16-17页 |
| ·背景更新算法 | 第17-18页 |
| ·Surendra 更新算法 | 第17-18页 |
| ·高斯模型更新 | 第18页 |
| ·仿真结果与分析 | 第18-21页 |
| ·中值法背景建立（实验一） | 第19-20页 |
| ·均值法背景建立（实验二） | 第20页 |
| ·混合高斯法背景建立（实验三） | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 目标检测中的后处理与阴影去除 | 第22-36页 |
| ·目标检测的后处理 | 第22-26页 |
| ·自适应二值化处理 | 第22-23页 |
| ·连通域标识 | 第23-24页 |
| ·空洞填充及噪声处理 | 第24-26页 |
| ·阴影去除 | 第26-30页 |
| ·阴影特征分析 | 第26-27页 |
| ·阴影去除算法 | 第27-30页 |
| ·仿真结果与分析 | 第30-35页 |
| ·改进的OTSU 自适应二值化（实验一） | 第30-31页 |
| ·空洞填充及噪声去除（实验二） | 第31-33页 |
| ·阴影去除（实验三） | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于SIFT特征的目标匹配 | 第36-54页 |
| ·目标特征描述 | 第36-37页 |
| ·基于SIFT 的特征描述 | 第37-42页 |
| ·尺度空间的极值点检测 | 第38-40页 |
| ·关键点的主方向确定 | 第40-41页 |
| ·关键点的描述 | 第41-42页 |
| ·梯度方向颜色综合直方图 | 第42-46页 |
| ·梯度方向直方图 | 第42-44页 |
| ·颜色直方图 | 第44-45页 |
| ·综合直方图 | 第45-46页 |
| ·仿真结果与分析 | 第46-52页 |
| ·SIFT 特征点提取及匹配（实验一） | 第47-50页 |
| ·综合直方图及目标匹配（实验二） | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 基于卡尔曼滤波的运动目标跟踪 | 第54-66页 |
| ·卡尔曼滤波原理 | 第54-55页 |
| ·基于多特征的单目标跟踪 | 第55-59页 |
| ·卡尔曼滤波的车辆跟踪 | 第55-57页 |
| ·多特征的择优匹配 | 第57-59页 |
| ·多目标跟踪中的计数算法设计 | 第59-62页 |
| ·仿真结果与分析 | 第62-65页 |
| ·目标跟踪性能（实验一） | 第63-64页 |
| ·车流量统计（实验二） | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结和展望 | 第66-68页 |
| ·研究工作总结 | 第66-67页 |
| ·进一步的研究工作 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 发表论文及参与科研项目情况 | 第72页 |
