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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,
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