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基于HEVC压缩域的车流量检测算法研究
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基于HEVC压缩域的车流量检测算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
专用术语注释表第9-10页
第一章 绪论第10-14页
　　1.1 课题研究背景及意义第10-11页
　　1.2 国内外研究现状第11-12页
　　1.3 本文研究内容与章节安排第12-14页
　　　　1.3.1 论文研究内容第12-13页
　　　　1.3.2 论文章节安排第13-14页
第二章 车流量检测技术基础第14-24页
　　2.1 压缩域运动目标检测第14-16页
　　　　2.1.1 视频编码技术标准第14-15页
　　　　2.1.2 压缩域运动目标检测算法第15-16页
　　2.2 像素域运动目标检测算法第16-21页
　　　　2.2.1 传统的像素域运动物体检测算法第16-19页
　　　　2.2.2 基于深度学习的车辆检测技术第19-21页
　　2.3 多目标车辆追踪计数算法第21-23页
　　　　2.3.1 车辆跟踪与计数关键技术第21-22页
　　　　2.3.2 车辆跟踪计数常用算法介绍第22-23页
　　2.4 车流量检测难点分析第23页
　　2.5 本章小结第23-24页
第三章 基于HEVC压缩域运动目标检测算法研究第24-43页
　　3.1 HEVC标准关键技术第24-26页
　　3.2 基于运动矢量的车辆检测第26-32页
　　　　3.2.1 运动矢量产生原理第26-28页
　　　　3.2.2 运动矢量信息的提取与预处理第28-31页
　　　　3.2.3 基于运动矢量的目标检测算法第31-32页
　　3.3 联合运动矢量和编码块信息的运动车辆检测第32-36页
　　　　3.3.1 编码单元分割原理第33-34页
　　　　3.3.2 编码单元信息提取与预处理第34-35页
　　　　3.3.3 联合运动矢量和编码单元信息的运动车辆检测算法实现第35-36页
　　3.4 实验结果及分析第36-42页
　　　　3.4.1 性能指标第36-37页
　　　　3.4.2 实验对比及分析第37-42页
　　　　3.4.3 存在的问题第42页
　　3.5 本章小结第42-43页
第四章 融合压缩域信息的Faster R-CNN车辆检测算法第43-58页
　　4.1 深度学习常用的目标检测网络第43-46页
　　　　4.1.1 基于深度学习车辆检测算法第43-45页
　　　　4.1.2 算法比较及选取第45-46页
　　4.2 Faster R-CNN车辆检测第46-47页
　　　　4.2.1 车辆检测系统架构第46页
　　　　4.2.2 车辆检测模型实现第46-47页
　　　　4.2.3 Faster R-CNN算法存在的问题第47页
　　4.3 压缩域信息对RPN的改进第47-50页
　　　　4.3.1 RPN提取目标候选区域第48-49页
　　　　4.3.2 压缩域信息对RPN候选区域筛选第49-50页
　　4.4 融合压缩域信息的Faster R-CNN车辆检测算法第50-53页
　　　　4.4.1 设计思路第50-51页
　　　　4.4.2 算法实现第51-53页
　　4.5 实验结果及分析第53-57页
　　　　4.5.1 实验环境第53页
　　　　4.5.2 实验结果及分析第53-57页
　　4.6 本章小结第57-58页
第五章 多目标车辆追踪计数算法研究第58-72页
　　5.1 车辆跟踪计数问题描述第58页
　　5.2 基于卡尔曼滤波的车辆跟踪计数模型第58-60页
　　5.3 基于重叠面积率的特征匹配车辆计数算法第60-65页
　　　　5.3.1 目标车辆匹配模板建立第60页
　　　　5.3.2 目标车辆匹配准则第60-62页
　　　　5.3.3 基于重叠面积率的车辆计数算法实现及分析第62-64页
　　　　5.3.4 算法存在的问题第64-65页
　　5.4 基于预测机制的车辆匹配计数算法第65-69页
　　　　5.4.1 卡尔曼滤波预测模型第65-67页
　　　　5.4.2 匈牙利匹配算法第67页
　　　　5.4.3 基于预测机制的车辆匹配计数算法第67-69页
　　5.5 仿真实验与结果分析第69-71页
　　　　5.5.1 性能指标第69页
　　　　5.5.2 实验结果及分析第69-71页
　　5.6 本章小结第71-72页
第六章 总结与展望第72-74页
　　6.1 总结第72-73页
　　6.2 展望第73-74页
参考文献第74-78页
附录 攻读硕士学位期间撰写的论文第78-79页
致谢第79页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。
 
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