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第1章绪论
1.1研究背景及意义
1.2基于视频的车辆检测系统概述及构成
1.2.1基于视频的车辆检测系统概述
1.2.2基于视频的车辆检测系统的构成
1.3基于视频的车辆检测的国内外发展状况
1.3.1基于视频的车辆检测国内发展状况
1.3.2基于视频的车辆检测国外发展状况
1.4论文的主要工作和内容安排
第2章车辆视频检测预备知识
2.1图像处理基础知识
2.1.1彩色图像的灰度化
2.1.2灰度图像的二值化
2.1.3数学形态学图像处理
2.1.4图像分割技术
2.2车辆检测算法概述
2.2.1区域划分方法
2.2.2车辆目标的提取方法
2.2.3车辆检测算法的评价标准
2.3运动目标跟踪的几种方法
2.4本章小结
第3章基于视频虚拟检测线的车辆检测算法
3.1算法流程
3.2虚拟检测线的设置
3.3基于检测线的图像预处理
3.3.1改进的背景差法
3.3.2形态学除噪
3.3.3阴影边缘抑制
3.4数据流提取及修正
3.4.1提取数据流
3.4.2预估校正
3.4.3相关性修正
3.5背景更新
3.6车辆计数、车速测量
3.7实验结果及分析
3.8本章小结
第4章基于多Kalman滤波的多车辆自动跟踪算法
4.1卡尔曼滤波理论
4.2卡尔曼滤波跟踪模型
4.2.1运动目标检测
4.2.2目标质心确定
4.2.3运动估计模型
4.2.4运动区域融合与车辆匹配
4.2.5更新Kalman滤波器状态
4.3实验结果及分析
4.4本章小结
第5章基于跟踪结果的车辆运动方向检测算法
5.1设置检测区
5.2目标车辆检测
5.3 MAD匹配准则及改进的三步搜索法
5.4车行方向判断
5.5实验结果及分析
5.6本章小结
第6章基于视频的交通路口车辆检测系统
6.1系统概述
6.2系统主要功能模块和处理流程
6.3系统界面设计
6.4系统的试验效果
6.5本章小结
第7章总结与展望
7.1总结
7.2展望
参考文献
致 谢
攻读硕士学位期间取得的科研成果