基于视频的车辆检测理论与方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 智能交通系统的发展现状 | 第10-11页 |
| 1.4 视频车辆检测概述 | 第11-13页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第13页 |
| 1.6 论文的结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 视频车辆检测系统概述 | 第15-19页 |
| 2.1 视频图像采集 | 第15-16页 |
| 2.2 视频图像处理 | 第16页 |
| 2.3 车辆信息分析 | 第16-19页 |
| 第三章 视频图像预处理 | 第19-38页 |
| 3.0 图像灰度化 | 第19-21页 |
| 3.1 图像二值化 | 第21-22页 |
| 3.2 背景图像提取 | 第22-26页 |
| 3.2.1 均值法 | 第22-23页 |
| 3.2.2 中值法 | 第23-25页 |
| 3.2.3 统计直方图法 | 第25-26页 |
| 3.3 图像去噪 | 第26-30页 |
| 3.3.1 中值滤波算法 | 第27-28页 |
| 3.3.2 形态滤波算法 | 第28-30页 |
| 3.4 检测区间提取 | 第30-37页 |
| 3.4.1 车辆运动区间提取 | 第31-32页 |
| 3.4.2 水平检测界限提取 | 第32-33页 |
| 3.4.3 两侧边界确定 | 第33-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 运动车辆提取 | 第38-65页 |
| 4.1 图像差分 | 第38-42页 |
| 4.1.1 帧间差法 | 第38-40页 |
| 4.1.2 背景差法 | 第40-41页 |
| 4.1.3 区间背景差法 | 第41-42页 |
| 4.2 最佳阈值分割 | 第42-46页 |
| 4.2.1 迭代法 | 第42-44页 |
| 4.2.2 频数法 | 第44-46页 |
| 4.3 检测区间修正 | 第46-49页 |
| 4.4 背景更新 | 第49-50页 |
| 4.5 阴影去除 | 第50-54页 |
| 4.5.1 阴影特征提取 | 第51-53页 |
| 4.5.2 阴影消除 | 第53-54页 |
| 4.6 形态学处理 | 第54-55页 |
| 4.7 连通区域提取 | 第55-59页 |
| 4.7.1 单连通区域提取 | 第56-57页 |
| 4.7.2 多连通区域提取 | 第57-59页 |
| 4.8 车辆尺寸位置提取 | 第59-63页 |
| 4.8.1 垂直包含归并 | 第60-61页 |
| 4.8.2 重叠归并 | 第61-62页 |
| 4.8.3 细小矩形消除 | 第62-63页 |
| 4.9 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 运动车辆跟踪 | 第65-73页 |
| 5.1 车辆轮廓信息采集 | 第66-67页 |
| 5.2 车辆轨迹跟踪 | 第67-72页 |
| 5.2.1 单目标跟踪 | 第67-68页 |
| 5.2.2 多目标跟踪 | 第68-72页 |
| 5.3 本章小结 | 第72-73页 |
| 总结和展望 | 第73-75页 |
| 总结 | 第73页 |
| 进一步工作 | 第73-74页 |
| 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
