人流密度监测系统的设计与研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-15页 |
| 1.1 人流密度监测的研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 人流密度智能监测的方法 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的主要工作和结构安排 | 第14-15页 |
| 2 基于视频的人流密度估计算法 | 第15-33页 |
| 2.1 基于像素统计的人流密度估计算法 | 第15-23页 |
| 2.1.1 前景提取 | 第15-19页 |
| 2.1.2 背景建模 | 第19-20页 |
| 2.1.3 边缘检测 | 第20-23页 |
| 2.2 基于纹理特征的人流密度估计算法 | 第23-32页 |
| 2.2.1 统计分析方法 | 第23-25页 |
| 2.2.2 纹理特征值 | 第25-27页 |
| 2.2.3 基于纹理特征估计算法的理论依据 | 第27-28页 |
| 2.2.4 支持向量机 | 第28-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 两种算法的实际测量结果分析 | 第33-57页 |
| 3.1 基于像素统计的人流密度估计算法实测分析 | 第33-42页 |
| 3.1.1 混合高斯背景建模 | 第33-34页 |
| 3.1.2 形态学处理和阴影去除 | 第34-37页 |
| 3.1.3 行人的边缘检测 | 第37-38页 |
| 3.1.4 统计边缘像素点对人群密度进行分类 | 第38-42页 |
| 3.2 基于纹理特征的人流密度估计算法实测分析 | 第42-55页 |
| 3.2.1 图像纹理特征分析 | 第42-51页 |
| 3.2.2 支持向量机对人流密度进行分类 | 第51-55页 |
| 3.3 本章小结 | 第55-57页 |
| 4 基于压力检测方法的人流密度监测方案 | 第57-69页 |
| 4.1 系统的总体设计 | 第57-58页 |
| 4.2 多脚印分割 | 第58-61页 |
| 4.3 判断行人的前进方向 | 第61-65页 |
| 4.4 噪声点的消除 | 第65-67页 |
| 4.5 软件模拟仿真 | 第67-68页 |
| 4.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 5 结论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 | 第73-75页 |
| 学位论文数据集 | 第75页 |
