智能视频监控中行人检测与跟踪技术的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·主要研究机构 | 第11-12页 |
| ·技术现状 | 第12-14页 |
| ·存在的主要问题 | 第14-15页 |
| ·本文创新点与结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 运动目标检测 | 第17-24页 |
| ·运动目标检测的典型方法 | 第17-21页 |
| ·背景差分法 | 第17-19页 |
| ·帧间差分法 | 第19-20页 |
| ·光流法 | 第20-21页 |
| ·基于高斯混合模型背景差分的运动目标检测 | 第21-23页 |
| ·背景建模 | 第21-22页 |
| ·背景差分及形态学滤波 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 行人识别 | 第24-37页 |
| ·行人识别技术概述 | 第25-33页 |
| ·特征提取 | 第25-30页 |
| ·融合特征 | 第30页 |
| ·目标分类技术和SVM分类器 | 第30-32页 |
| ·典型数据库 | 第32页 |
| ·评价标准 | 第32-33页 |
| ·基于多特征融合的行人识别方法 | 第33-36页 |
| ·粗略行人识别——基于物理特征的行人识别 | 第34页 |
| ·精确识别——基于抽象特征的行人识别 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 行人跟踪 | 第37-43页 |
| ·行人跟踪技术概述 | 第37-38页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第38-40页 |
| ·卡尔曼滤波器原理 | 第38-40页 |
| ·卡尔曼滤波器参数的选择 | 第40页 |
| ·基于卡尔曼滤波器的跟踪算法 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 系统设计及软件实现 | 第43-52页 |
| ·系统流程 | 第43-45页 |
| ·系统描述及运行环境 | 第45-47页 |
| ·硬件/软件配置要求 | 第45页 |
| ·OpenCV介绍与配置 | 第45-47页 |
| ·系统软件实现 | 第47-51页 |
| ·系统界面 | 第47-48页 |
| ·软件实现 | 第48-49页 |
| ·实验结果 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52-53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第57页 |
