智能交通系统复杂场景下车辆检测与跟踪技术研究



智能交通系统复杂场景下车辆检测与跟踪技术研究

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智能交通系统复杂场景下车辆检测与跟踪技术研究

论文目录
摘要	第1-9 页
Abstract	第9-10 页
第1章绪论	第10-15 页
· 研究背景	第10-11 页
· 国内外研究现状	第11-13 页
· 本文主要研究内容	第13-14 页
· 论文结构	第14-15 页
第2章基于贝叶斯模型的车辆检测算法	第15-27 页
· 常用的检测算法分析	第15-18 页
· 光流法	第15-16 页
· 帧间差分法	第16-17 页
· 背景差分法	第17 页
· 检测算法总结	第17-18 页
· 背景建模	第18-25 页
· 混合高斯模型	第18-20 页
· 贝叶斯模型	第20 页
· 非参数估计理论	第20-22 页
· 贝叶斯决策在车辆检测中的应用	第22 页
· 先验概率的获取	第22-24 页
· 检测算法步骤	第24-25 页
· 本章总结	第25-27 页
第3章运动车辆跟踪	第27-41 页
· 车辆跟踪的概述	第27-28 页
· 运动目标特征分析	第28 页
· 常见的运动目标跟踪算法	第28-32 页
· 基于特征的跟踪方法	第29 页
· 基于变形模型的跟踪方法	第29-31 页
· 基于区域的跟踪方法	第31 页
· 基于团块的目标跟踪	第31-32 页
· 卡尔曼（Kalman）滤波器	第32-34 页
· 基于区域特征和卡尔曼滤波器相结合的团块跟踪	第34-40 页
· 目标中心和面积特征的计算	第35-36 页
· Kalman 运动估计模型设计	第36-37 页
· 基于车流的交通线中心提取	第37-38 页
· 目标匹配	第38-39 页
· 模型更新	第39-40 页
· 本章小结	第40-41 页
第4章软件设计	第41-50 页
· OpenCV 介绍	第41 页
· 系统总体设计	第41-42 页
· 基本的数据结构	第42-47 页
· 系统实现结果	第47-49 页
· 本章小结	第49-50 页
第5章总结和展望	第50-51 页
· 论文总结	第50 页
· 工作展望	第50-51 页
参考文献	第51-53 页
硕士期间发表论文及科研工作	第53-54 页
致谢	第54-55 页
附录	第55-57页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。

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