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基于视频的城市道路交叉口场景中车辆检测方法研究

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基于视频的城市道路交叉口场景中车辆检测方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-28页
  1.1 研究背景和意义第12-14页
  1.2 国内外研究现状第14-24页
    1.2.1 车辆检测第14-20页
    1.2.2 车辆计数第20-24页
  1.3 研究目标与内容第24-26页
  1.4 研究技术路线及章节安排第26-27页
  1.5 本章小结第27-28页
第二章 基于置信度混合高斯模型的城市道路交叉口场景中车辆检测方法研究第28-65页
  2.1 引言第28-29页
  2.2 传统GMM背景建模第29-39页
    2.2.1 单高斯背景模型第29-30页
    2.2.2 GMM背景模型原理第30-32页
    2.2.3 GMM初始参数估计第32-34页
    2.2.4 GMM像素值的归类第34-35页
    2.2.5 GMM背景模型的建立与前景检测第35-37页
    2.2.6 GMM背景模型的参数更新第37-39页
  2.3 基于置信度混合高斯模型的城市道路交叉口场景中车辆检测第39-49页
    2.3.1 模型的初始化第40-44页
    2.3.2 像素点的交通场景状态估计和置信度更新第44-46页
    2.3.3 基于自适应学习率的背景模型更新第46-48页
    2.3.4 前景检测第48-49页
  2.4 实验论证与对比分析第49-63页
    2.4.1 参数设置和实验测试数据集第50-51页
    2.4.2 GMMCM方法定性实验第51-58页
    2.4.3 GMMCM方法的定量实验第58-63页
  2.5 本章小结第63-65页
第三章 基于置信度PBAS的城市道路交叉口场景中车辆检测方法研究第65-90页
  3.1 引言第65-66页
  3.2 PBAS背景建模算法第66-72页
    3.2.1 ViBe背景建模算法第66-68页
    3.2.2 PBAS背景模型原理第68-69页
    3.2.3 PBAS前景背景检测第69页
    3.2.4 PBAS模型更新第69-70页
    3.2.5 PBAS距离阈值和学习率的自适应方法第70-72页
  3.3 基于置信度PBAS的城市道路交叉口场景中车辆检测第72-80页
    3.3.1 PBASCM背景模型的初始化第72-75页
    3.3.2 像素点交通场景的状态估计和置信度更新第75-78页
    3.3.3 PBASCM前景检测第78-79页
    3.3.4 PBASCM背景更新第79-80页
  3.4 实验论证与对比分析第80-88页
    3.4.1 参数设置和实验测试数据集第80-82页
    3.4.2 PBASCM方法定性实验第82-86页
    3.4.3 PBASCM方法定量实验第86-88页
  3.5 本章小结第88-90页
第四章 基于自适应纹理特征模型的城市道路交叉口场景中车辆检测方法研究第90-110页
  4.1 引言第90页
  4.2 基于LBP的背景模型第90-94页
    4.2.1 LBP特征第91-92页
    4.2.2 基于LBP的背景模型第92-94页
  4.3 基于自适应纹理特征模型的城市道路交叉口场景中车辆检测第94-102页
    4.3.1 韦伯定理第94-95页
    4.3.2 自适应局部均值二值模式第95-99页
    4.3.3 ALMPBM背景模型的初始化第99-100页
    4.3.4 ALMPBM前景检测第100-101页
    4.3.5 ALMPBM背景更新第101-102页
  4.4 实验论证与对比分析第102-109页
    4.4.1 参数设置和实验测试数据集第102-104页
    4.4.2 ALMPBM方法对比实验的定性分析第104-108页
    4.4.3 ALMPBM方法对比实验的定量分析第108-109页
  4.5 本章小结第109-110页
第五章 基于前景时间空间图像的城市道路交叉口场景中车辆计数方法研究第110-124页
  5.1 引言第110-111页
  5.2 现有的车辆计数方法第111-112页
  5.3 基于前景时间空间图像的车辆统计方法第112-117页
    5.3.1 虚拟直线的选取第112-113页
    5.3.2 前景时间空间图像的构造第113-114页
    5.3.3 前景时间空间图像处理第114-117页
  5.4 实验论证与对比分析第117-123页
    5.4.1 实验测试数据集第117页
    5.4.2 前景时间空间图像方法对比实验的定性分析第117-121页
    5.4.3 前景时间空间图像方法对比实验的定量分析第121-123页
  5.5 本章小结第123-124页
第六章 结论与展望第124-128页
  6.1 论文主要研究工作第124-126页
  6.2 主要贡献与创新点第126-127页
  6.3 未来展望第127-128页
参考文献第128-140页
致谢第140-141页
博士期间完成的研究成果第141-142页

本篇论文共142页,点击这进入下载页面
 
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