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交通监控视频中的目标检测与跟踪算法研究

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交通监控视频中的目标检测与跟踪算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-13页
  · 智能视频监控技术第9-10页
  · 课题研究背景第10-12页
    · 国内外研究现状第10-11页
    · 智能视频分析的研究重点第11-12页
  · 研究内容和论文安排第12-13页
第二章 运动目标检测第13-22页
  · 运动目标检测的方法第13-15页
    · 背景差法第13-14页
    · 帧间差分法第14页
    · 光流法第14-15页
  · 背景建模第15-17页
    · 非模型法第15-16页
    · 模型法第16-17页
  · 背景更新算法第17-18页
    · Surendra 更新算法第17-18页
    · 高斯模型更新第18页
  · 仿真结果与分析第18-21页
    · 中值法背景建立(实验一)第19-20页
    · 均值法背景建立(实验二)第20页
    · 混合高斯法背景建立(实验三)第20-21页
  · 本章小结第21-22页
第三章 目标检测中的后处理与阴影去除第22-36页
  · 目标检测的后处理第22-26页
    · 自适应二值化处理第22-23页
    · 连通域标识第23-24页
    · 空洞填充及噪声处理第24-26页
  · 阴影去除第26-30页
    · 阴影特征分析第26-27页
    · 阴影去除算法第27-30页
  · 仿真结果与分析第30-35页
    · 改进的OTSU 自适应二值化(实验一)第30-31页
    · 空洞填充及噪声去除(实验二)第31-33页
    · 阴影去除(实验三)第33-35页
  · 本章小结第35-36页
第四章 基于SIFT特征的目标匹配第36-54页
  · 目标特征描述第36-37页
  · 基于SIFT 的特征描述第37-42页
    · 尺度空间的极值点检测第38-40页
    · 关键点的主方向确定第40-41页
    · 关键点的描述第41-42页
  · 梯度方向颜色综合直方图第42-46页
    · 梯度方向直方图第42-44页
    · 颜色直方图第44-45页
    · 综合直方图第45-46页
  · 仿真结果与分析第46-52页
    · SIFT 特征点提取及匹配(实验一)第47-50页
    · 综合直方图及目标匹配(实验二)第50-52页
  · 本章小结第52-54页
第五章 基于卡尔曼滤波的运动目标跟踪第54-66页
  · 卡尔曼滤波原理第54-55页
  · 基于多特征的单目标跟踪第55-59页
    · 卡尔曼滤波的车辆跟踪第55-57页
    · 多特征的择优匹配第57-59页
  · 多目标跟踪中的计数算法设计第59-62页
  · 仿真结果与分析第62-65页
    · 目标跟踪性能(实验一)第63-64页
    · 车流量统计(实验二)第64-65页
  · 本章小结第65-66页
第六章 总结和展望第66-68页
  · 研究工作总结第66-67页
  · 进一步的研究工作第67-68页
参考文献第68-71页
致谢第71-72页
发表论文及参与科研项目情况第72页

本篇论文共72页,点击这进入下载页面
 
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