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基于视频的车流量统计系统研究

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基于视频的车流量统计系统研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-14页
  1.1 研究背景及意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-12页
  1.3 本文的研究内容和结构第12-14页
第二章 预处理与运动目标检测第14-33页
  2.1 图像预处理第14-22页
    2.1.1 图像滤波第14-20页
    2.1.2 图像增强第20-22页
  2.2 常用的运动目标检测方法第22-26页
    2.2.1 光流法第22-23页
    2.2.2 帧差法第23-24页
    2.2.3 背景差法第24-26页
  2.3 基于概率分类器的目标检测算法第26-31页
  2.4 本章小结第31-33页
第三章 运动目标跟踪第33-49页
  3.1 常用的运动目标跟踪方法第33-36页
    3.1.1 模型跟踪法第33-34页
    3.1.2 特征跟踪法第34页
    3.1.3 区域跟踪法第34-35页
    3.1.4 动态轮廓跟踪法第35-36页
  3.2 粒子滤波理论第36-41页
    3.2.1 贝叶斯框架第36-37页
    3.2.2 蒙特卡罗方法第37-38页
    3.2.3 粒子滤波的基本思想第38页
    3.2.4 粒子滤波的基本原理第38-40页
    3.2.5 粒子滤波算法的基本流程第40-41页
  3.3 基于粒子滤波的目标跟踪算法第41-48页
    3.3.1 粒子检测第42-43页
    3.3.2 K-means聚类第43-44页
    3.3.3 聚类分割与合并第44-47页
    3.3.4 车辆跟踪第47-48页
  3.4 本章小结第48-49页
第四章 车流量统计第49-57页
  4.1 常用车辆计数方法第49-52页
    4.1.1 基于目标匹配的车量计数方法第49-50页
    4.1.2 基于区域标记的车辆计数方法第50-51页
    4.1.3 基于虚拟线圈的车流量统计算法第51页
    4.1.4 基于虚拟检测线的车辆计数方法第51-52页
  4.2 基于检测线波形变化的车辆计数方法第52-56页
    4.2.1 本文前期算法第53-54页
    4.2.2 基于前期算法的改进第54-56页
  4.3 本章小结第56-57页
第五章 系统设计与实验分析第57-65页
  5.1 软件设计方法第57-58页
  5.2 软件的运行环境第58页
    5.2.1 硬件环境第58页
    5.2.2 软件环境第58页
  5.3 软件界面及功能第58-61页
    5.3.1 软件系统界面第58-59页
    5.3.2 软件各功能模块第59-61页
  5.4 实验与结果分析第61-64页
  5.5 本章小结第64-65页
第六章 总结与展望第65-67页
  6.1 总结第65页
  6.2 展望第65-67页
参考文献第67-71页
攻读学位期间取得的研究成果第71-72页
致谢第72页

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