声明
致谢
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2.1 目标识别
1.2.2 目标跟踪与轨迹预测
1.3 论文主要内容及组织结构
2 图像处理技术
2.1 灰度化与均衡化
2.1.1 图像灰度化
2.1.2 直方图均衡化
2.2 空域滤波
2.2.1 中值滤波
2.2.2 高斯滤波
2.2.3 形态学滤波
2.3 边缘检测与轮廓跟踪
2.3.1 边缘检测
2.3.2 轮廓跟踪
2.4 阈值分割
2.5 本章小结
3 基于CNN-IAGA的目标识别
3.1 引言
3.2 遗传算法适应度的改进
3.3 基于CNN-IAGA的优化识别方法
3.4.1 图像预处理
3.4.2 实验与分析
3.5 本章小结
4 基于图像特征融合的轨迹预测
4.1 引言
4.2 目标检测与特征提取方法
4.2.1 目标特征提取
4.2.2 目标特征的量化
4.3 基于图像特征融合的轨迹预测方法
4.4.1 目标检测实验与分析
4.4.2 轨迹预测实验与分析
4.5 基于 TD-FE 的图像处理系统设计与实现
4.5.1 系统功能设计
4.5.2 系统功能实现
4.6 本章小结
5 轨迹预测在智能交通系统中的应用研究
5.1 引言
5.2 基于TP-IFF的车辆碰撞预警机制
5.2.1 车辆碰撞事故模型
5.2.2 基于TP-IFF的车辆碰撞预警机制
5.3 本章小结
6 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 未来展望
参考文献
作者简历
学位论文原创性声明
学位论文数据集