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交通视频中车辆异常行为检测及应用研究

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交通视频中车辆异常行为检测及应用研究
论文目录
 
中文摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-18页
  · 研究背景及意义第9-10页
  · 国内外研究现状第10-13页
    · 智能交通系统研究现状第10-11页
    · 运动目标检测研究现状第11页
    · 运动目标特征选择与运动表征第11-12页
    · 车辆异常行为检测研究现状第12-13页
  · 当前存在的主要问题第13-15页
  · 本文的结构安排第15-18页
    · 论文的主要工作第15-16页
    · 本文的结构安排第16-18页
第2章 运动目标检测第18-32页
  · 引言第18页
  · 运动检测算法概述第18-22页
    · 时域差分法第18-19页
    · 光流法第19-20页
    · 背景建模法第20-22页
  · 基于AGMM 的背景构建第22-24页
  · 运动车辆检测第24-28页
    · 数学形态学理论第24-26页
    · 车辆边缘检测原理第26-27页
    · 基于多结构多尺度的车辆边缘检测第27-28页
  · 实验结果分析第28-31页
  · 本章小结第31-32页
第3章 车辆轨迹提取及预处理第32-44页
  · 前言第32页
  · 运动目标特征提取与表达第32-35页
    · 角点定义第32-33页
    · Harris 角点检测第33-35页
  · 基于车辆角点的金字塔L_K 跟踪第35-39页
    · 跟踪算法概述第35-37页
    · 基于金字塔L_K 的车辆跟踪第37-39页
  · 车辆轨迹预处理第39-41页
  · 实验结果分析第41-43页
  · 本章小结第43-44页
第4章 车辆模式学习及异常检测第44-67页
  · 前言第44页
  · 车辆异常行为检测技术简介第44-51页
    · 传统检测算法第44-50页
    · 算法评价标准第50-51页
  · 车辆轨迹模式学习第51-60页
    · 轨迹相似度度量第51-53页
    · 运动轨迹空间模式学习第53-58页
    · 运动轨迹方向模式学习第58-60页
  · 异常行为检测第60-63页
    · 巴氏度量第61-63页
    · 距离归一化第63页
  · 实验结果分析第63-66页
  · 本章小结第66-67页
第5章 总结与展望第67-70页
  · 工作总结第67-68页
  · 工作创新第68页
  · 工作展望第68-70页
参考文献第70-75页
攻读学位期间公开发表的论文与参与的科研项目第75-77页
致谢第77-78 页

本篇论文共78页,点击这进入下载页面
 
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