| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 引言 | 第8页 |
| 1.2 研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3.1 检测闯红灯行为 | 第10页 |
| 1.3.2 检测违章超速行为 | 第10-11页 |
| 1.3.3 检测车辆停车行为 | 第11页 |
| 1.4 论文的主要内容 | 第11-14页 |
| 第2章 相关理论知识 | 第14-18页 |
| 2.1 视频图像处理技术 | 第14-16页 |
| 2.1.1 空间映射 | 第14页 |
| 2.1.2 视频图像滤波 | 第14-15页 |
| 2.1.3 视频图像对比度增强 | 第15页 |
| 2.1.4 视频图像边缘检测 | 第15-16页 |
| 2.2 Open CV函数库 | 第16页 |
| 2.3 小波变换 | 第16-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 小波变换的动态背景更新算法 | 第18-26页 |
| 3.1 运动车辆检测方法研究 | 第18-19页 |
| 3.1.1 背景差分法 | 第18页 |
| 3.1.2 帧间差分法 | 第18页 |
| 3.1.3 光流法 | 第18-19页 |
| 3.1.4 块匹配法 | 第19页 |
| 3.2 运动车辆跟踪方法研究 | 第19-20页 |
| 3.2.1 基于特征的跟踪方法 | 第19-20页 |
| 3.2.2 基于 3D模型的跟踪方法 | 第20页 |
| 3.2.3 基于变形模板的跟踪方法 | 第20页 |
| 3.2.4 基于区域的跟踪方法 | 第20页 |
| 3.2.5 基于动态轮廓的跟踪方法 | 第20页 |
| 3.3 基于小波变换及背景差分的车辆检测与跟踪方法 | 第20-24页 |
| 3.3.1 基于小波变换及背景差分的车辆检测与跟踪方法的优点 | 第21页 |
| 3.3.2 基于小波变换及背景差分的车辆检测与跟踪方法的具体步骤 | 第21-24页 |
| 3.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第4章 车辆违章行为的识别 | 第26-32页 |
| 4.1 信号灯与停止线的检测与识别 | 第26-27页 |
| 4.1.1 信号灯的检测与识别 | 第26-27页 |
| 4.1.2 停止线的检测与识别 | 第27页 |
| 4.2 车辆闯红灯检测 | 第27-29页 |
| 4.3 车辆逆行检测 | 第29页 |
| 4.4 车辆超速检测 | 第29-30页 |
| 4.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第5章 软件设计与实现 | 第32-48页 |
| 5.1 软件需求分析 | 第32-34页 |
| 5.1.1 用户需求分析 | 第32页 |
| 5.1.2 功能需求分析 | 第32-34页 |
| 5.1.3 界面需求分析 | 第34页 |
| 5.2 软件总体设计 | 第34-36页 |
| 5.3 软件详细设计 | 第36页 |
| 5.4 开发环境及配置 | 第36-40页 |
| 5.4.1 应用软件 | 第36页 |
| 5.4.2 开发环境配置 | 第36-38页 |
| 5.4.3 创建MFC工程 | 第38页 |
| 5.4.4 在MFC中应用Open CV | 第38-40页 |
| 5.5 界面制作 | 第40-42页 |
| 5.6 软件功能实现 | 第42-45页 |
| 5.7 软件测试 | 第45-46页 |
| 5.8 软件评估 | 第46页 |
| 5.9 本章小结 | 第46-48页 |
| 结论 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 个人简历 | 第58页 |
