基于视频的城市交通事件检测研究pdf电子书版本下载

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第1章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究目的和意义 3

1.2.1 研究目的 3

1.2.2 研究意义 3

1.3 国内外研究概况 4

1.3.1 国外研究概况 4

1.3.2 国内研究概况 6

第2章 基于ST-MRF的图像分割的理论研究 7

2.1 概述 7

2.2 ST-MRF的基本理论知识 8

2.3 ST-MRF模型 11

2.3.1 构建能量函数 11

2.3.2 标号场模型 12

2.3.3 标号场模型的参数估计 14

2.3.4 观察场模型 16

2.4 基于ST-MRF的图像分割 20

2.4.1 MRF-MAP算法 21

2.4.2 最大后验概率的实现 23

2.4.3 实验结果及分析 27

2.4.4 结论 28

第3章 基于ST-MRF的车辆跟踪算法研究 29

3.1 概述 29

3.2 基于ST-MRF车辆跟踪算法研究 30

3.2.1 基于ST-MRF模型的自适应车辆跟踪算法 32

3.2.2 基于反向ST-MRF模型的车辆遮挡分割 46

3.3 交通参数的提取 51

3.3.1 交通参数的介绍 51

3.3.2 从跟踪结果获得交通参数 52

3.3.3 基于摄像机标定的坐标转换方法 53

3.3.4 交通参数分析 54

3.4 结论 56

第4章 基于语义层次组成的ST-MRF的路段事件检测研究 57

4.1 概述 57

4.2 事件检测流程图 58

4.3 数据处理 60

4.4 基于语义层次组成的ST-MRF的路段交通事件检测算法 62

4.4.1 语义层次模型 62

4.4.2 事件检测的语义层次模型 63

4.4.3 事件检测算法分类 65

4.4.4 基于算法2的语义层次事件检测算法分析 68

4.5 实验及结果分析 73

4.6 结论 74

第5章 基于HMM的交叉口事件检测研究 75

5.1 概述 75

5.2 基于HMM的交叉口事件检测算法 76

5.2.1 交叉口处具有冲突的两辆车的相对运动情况分析 76

5.2.2 相对运动矢量的特征提取 77

5.2.3 相对位置的特征提取 79

5.2.4 基于HMM的观察序列的识别 80

5.3 冲突中的交通事件分类 88

5.3.1 碰撞事件的观察序列识别 88

5.3.2 跟驰事件的识别 88

5.3.3 实验及结果分析 89

5.4 结论 90

参考文献 91