基于视频的运动目标检测与跟踪在智能交通中的应用研究

声明

摘要

第1章绪论

1．1课题研究背景和意义

1．2．1智能交通发展现状

1．2．2车辆检测与跟踪算法研究现状

1．3研究难点

1．4本文的主要内容及结构安排

1．4．1本文的主要内容

1．4．2本文的结构安排

第2章运动车辆检测算法研究

2．1运动车辆特征表示方法研究

2．1．1颜色特征

2．1．2边缘特征

2．1．3纹理特征

2．1．4梯度方向直方图特征

2．2运动车辆检测算法分析

2．2．1背景差分法

2．2．2帧间差分法

2．2．3光流法

2．2．4运动车辆检测算法比较

2．3运动车辆检测

2．3．1视频图像预处理

2．3．2背景自适应更新

2．3．3阴影的处理

2．3．4实验结果

2．4本章小结

第3章运动车辆跟踪算法研究

3．1运动车辆跟踪算法分类

3．2典型运动车辆跟踪算法分析

3．2．1基于Mean Shift的运动车辆跟踪算法

3．2．2基于粒子滤波的运动车辆跟踪算法

3．2．3基于在线跟踪目标外观学习的运动车辆跟踪算法

3．2．4典型运动车辆跟踪算法比较

3．3运动车辆跟踪

3．3．1 TLD算法跟踪原理

3．3．2 TLD 算法流程及工作步骤

3．3．3 TLD跟踪算法优缺点

3．3．4基于卡尔曼滤波的目标检测区域预估的改进TLD算法

3．3．5基于关键特征点的改进TLD算法

3．4本章小结

第4章车辆检测与跟踪系统设计及结果分析

4．1系统设计

4．1．1系统需求分析

4．1．2系统结构设计

4．1．3车辆检测模块的设计

4．1．4车辆跟踪模块的设计

4．1．5系统界面

4．2结果分析

4．2．1实时性分析

4．2．2跟踪质量分析

4．2．3跟踪效果对比

4．3本章小结

5．1本文工作总结

5．2展望

参考文献

致谢