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车辆视频检测算法研究

第一章 绪论第1-12页
   ·选题背景和意义第7-8页
   ·国内外研究现状和进展第8-9页
   ·本文研究内容第9-12页
第二章 车辆背景更新和阴影去除算法第12-26页
   ·背景更新第12-16页
     ·常见的背景模型第12-13页
     ·基于改进的kalman 滤波的选择性背景更新方法第13-16页
   ·阴影检测第16-22页
     ·阴影产生机理第16-17页
     ·常见阴影检测方法分类第17-18页
     ·基于 HSV 空间的阴影去除方法第18-19页
     ·基于 RGB 空间的阴影去除方法第19-21页
     ·基于过零点的 RGB 不变性自适应阈值阴影检测算法第21-22页
   ·实验效果分析第22-26页
第三章 运动车辆分割与跟踪算法研究第26-44页
   ·图像分割定义第27页
   ·图像分割算法分类第27-31页
     ·基于阈值化的分割第28页
     ·基于边缘的分割第28-30页
     ·基于区域的分割第30-31页
   ·基于分水岭的分割方法第31-38页
     ·基本概念第32-34页
     ·基于淹没的分水岭算法第34-36页
     ·基于标注的分水岭分割的方法第36-38页
   ·车辆跟踪第38-44页
     ·车辆跟踪原理第38-39页
     ·常见运动跟踪算法第39-41页
     ·基于扩展了的kalman 滤波的车辆跟踪模型第41-44页
第四章 基于虚拟线圈的交通流参数检测算法第44-55页
   ·系统设计原则第44-45页
   ·系统主要功能模块和处理流程第45-47页
   ·系统参数检测方法第47-51页
     ·车辆计数第47-49页
     ·车辆速度检测第49页
     ·车辆占有率计算第49-50页
     ·车型判断第50-51页
   ·实验结果第51-53页
   ·实验设备及软件开发平台第53-55页
第五章 结论与展望第55-57页
   ·研究结论第55页
   ·近一步工作第55-57页
参考文献第57-60页
致谢第60-62页
摘要第62-64页
ABSTRACT第64-65页

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