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文档简介

交通视频处理技术TrafficVideoProcessingTechnology教学大纲课程编码：M723010课程学分：32学时，2学分适用学科：控制科学与工程开课学院：电气与控制工程学院一、课程性质交通视频处理技术，是控制科学与工程学科的专业选修课。本课程为学生从事智能交通系统和视频分析的研究提供理论指导与技术参考。二、课程教学目的本课程的目的是使学生系统地学习交通视频处理技术，掌握经典的智能视频分析方法，理解其原理和思想，了解视频分析的前沿技术，学会发现问题和解决问题的方法。三、教学基本内容及基本要求1.基本内容：1）智能视频分析概述：包括交通视频的特点、智能视频分析的目的、运动目标检测基本流程等。2）目标检测：运动目标检测的经典方法，包括背景差分法、帧间差分法和光流法，讲述其原理与基本算法流程。3）目标跟踪：运动目标跟踪的经典方法，包括Kalman滤波、Camshift、粒子滤波等，讲述其原理与基本算法流程。4）目标识别：目标识别的经典方法，包括模板匹配、模式分类等，讲述其原理与基本算法流程。5）电子警察系统：包括系统功能、算法设计以及实现。2.课程要求：知识要求：学生应掌握视频分析经典方法的基本原理和算法流程，在目标检测、目标跟踪、目标识别等各方面具备必要的知识，重点包括特征提取、高斯背景建模、光流计算、Kalman滤波、Camshift算法、模式分类等。能力要求：学生应掌握视频处理技术的主要思想和实现技巧，能够熟练地运用编程语言实现经典的智能视频分析算法。四、本课程与其他课程的联系与分工先修课程：高等数学、计算机语言类课程、图像处理与识别后续课程：五、实践环节教学内容的安排与要求本课程无实践教学环节。六、本课程课外练习的要求本课程的课外练习主要为编写程序和撰写研究报告。目标检测、目标跟踪和目标识别这三章每章至少安排一个编程实践习题。最后安排一个大作业，撰写研究报告或者实现一个视频检测系统。七、本课程的教学方法及使用现代化教学手段方面的要求本课程采用多媒体教学。八、本课程成绩的考查方法及评定标准总成绩以百分制计算。平时作业在课程总评中所占比例不低于30%。九、教材及参考书教材：史忠科，曹力，《交通图像检测与分析》，科学出版社，2007年参考书：章毓晋，《计算机视觉教程》，人民邮电出版社，2011年十、课程各章节学时分配本课程共32学时，建议主要内容和课时安排：章节内容总学时讲授课时第一章智能视频分析概述1.智能视频分析的目的2.交通视频分析的特点3.运动目标检测基本流程22第二章目标检测1.目标检测的分类2.背景差分法3.帧间差分法4.光流法88第三章目标跟踪1.目标跟踪的分类2.Kalman滤波3.Camshift算法4.粒子滤波88第四章目标识别1.目标识别的分类2.模板匹配3.

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