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交通视频中机动车辆检索关键技术研究中文摘要岢鼋硕觳庥隒惴ㄏ嘟岷弦悦植笴√蝴惴ㄔ谟糜诮煌ㄊ随着经济的快速发展和城市规模的不断扩大,机动车辆的数目也在急速增长,然而交通建设和人们的交通法制意识却相对滞后,交通违章肇事频频发生,给交通监管部门提出了更高的要求。交通视频中机动车辆检索系统的应用,不仅能够为城市的交通规划提供第一手的数据,也能够为交管部门和公安部门追查肇事违章车辆提供极大的便利。本文针对交通视频机动车辆检索流程中的运动车辆检测、跟踪、车辆特征提取和分类,以及交通视频关键帧提取四个关键技术进行研究,提出了一些新的算法和解决方案。本文主要研究工作包括:岢鲆恢肿允视υ谙呔劾嗟谋尘疤崛『透路椒ǎ氡尘安罘址ㄏ嘟岷辖频跟踪时存在的不足。改变算法中使用的色彩空间为后续的颜色特征提取阶段做好准备。岢龆猿盗狙丈ǖ牧炕头掷喾椒ǎ⒀芯坷么映盗菊嗝媛掷V刑崛〉几何特征进行车型分类。岢龌谛槟饧觳庀呒际醯慕煌ㄊ悠倒丶√崛。栽硕盗疚9刈⒍韵蟾效地提取关键帧,克服传统关键帧提取方法不适于交通视频的问题。本文对提出的方法进行了实验论证,实验结果表明所提的技术方法是行之有效的。关键词:车辆检索,自适应在线聚类,算法,车辆识别,虚拟检测线作指导教师:崔志明淌运动车辆的检测。者:夏洁
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研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..芯恳庖濉研究内容与创新⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯论文组织⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第陆煌ㄊ悠翟硕盗炯觳狻常用运动目标检测方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯聚类方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.常用的背景构建方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.劾嗨惴ü菇ū尘暗脑怼自适应在线聚类算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..实验结果及分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。第陆煌ㄊ悠翟硕盗靖佟璴运动目标跟踪方法综述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于的多目标跟踪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.硕勘昙觳庥隒相结合的跟踪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.
跟踪特征准备⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯跟踪实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯果及分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第禄谔卣鞯幕盗臼侗稹检索中的常用特征⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...负翁卣鳌实验结果及分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..√崛几种典型的关键帧提取技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯....
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