智能交通中闯红灯车辆视频检测算法的研究
| 第1章 绪论 | 第1-12页 |
| ·课题来源及意义 | 第10页 |
| ·本人主要工作 | 第10-12页 |
| 第2章 智能交通系统介绍 | 第12-16页 |
| ·智能交通系统的概念 | 第12-13页 |
| ·智能交通系统的设计目标 | 第13-14页 |
| ·智能交通系统在我国的发展现状 | 第14-16页 |
| 第3章 理论基础 | 第16-27页 |
| ·图像分割 | 第16-17页 |
| ·灰度门限法 | 第16页 |
| ·灰度门限的确定 | 第16-17页 |
| ·运动跟踪 | 第17-18页 |
| ·物体的表示与描述 | 第18-21页 |
| ·物体的表示方法 | 第18-19页 |
| ·链码 | 第18-19页 |
| ·物体的描述方法 | 第19-21页 |
| ·边界描述算子 | 第19-20页 |
| ·区域描述算子 | 第20-21页 |
| ·模式识别技术 | 第21-23页 |
| ·基本知识 | 第22-23页 |
| ·基于统计理论的目标识别 | 第23页 |
| ·数学形态学基础 | 第23-27页 |
| ·膨胀和腐蚀 | 第23-24页 |
| ·开运算和闭运算 | 第24-25页 |
| ·填充及标号 | 第25页 |
| ·结构元素 | 第25-27页 |
| 第4章 越线检测算法 | 第27-35页 |
| ·基于分割的越线检测算法 | 第27-29页 |
| ·基于快速匹配算法的闯红灯车辆检测 | 第29-35页 |
| ·虚拟线圈设置 | 第29-31页 |
| ·实时闯红灯车辆检测 | 第31-33页 |
| ·实验结果及分析 | 第33-35页 |
| ·实验结果 | 第33-34页 |
| ·结果分析 | 第34-35页 |
| 第5章 闯红灯车辆跟踪检测算法的设计与实现 | 第35-56页 |
| ·基于倒谱滤波的视频跟踪算法 | 第35-41页 |
| ·倒谱滤波 | 第35-39页 |
| ·基于倒谱滤波的双目立体匹配方法 | 第35-37页 |
| ·利用Hartley变换改进倒谱计算方法 | 第37-39页 |
| ·基于倒谱滤波的视频跟踪算法 | 第39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-41页 |
| ·实验结果 | 第39-40页 |
| ·结果分析 | 第40-41页 |
| ·运动目标跟踪的框架 | 第41页 |
| ·运动目标的分割 | 第41-42页 |
| ·目标图像预处理 | 第42-46页 |
| ·分割目标的二值化 | 第42-44页 |
| ·自适应形态学处理 | 第44-45页 |
| ·去噪声及进一步分割目标 | 第45页 |
| ·种子填充及标号 | 第45-46页 |
| ·代价函数的提出及其适用情况 | 第46-48页 |
| ·图像序列中目标运动的特点 | 第46-47页 |
| ·代价函数的表达 | 第47-48页 |
| ·运动目标的跟踪算法 | 第48-56页 |
| ·目标的匹配算法 | 第48-49页 |
| ·目标的跟踪 | 第49页 |
| ·区域融合 | 第49-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-56页 |
| ·实验结果 | 第50-55页 |
| ·结果分析 | 第55-56页 |
| 第6章 总结 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 研究生履历 | 第62页 |
