| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-22页 |
| 1.2.1 视觉监管系统研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 基于视觉的运动目标检测研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.3 安全帽检测研究现状 | 第20-21页 |
| 1.2.4 路面伪目标检测研究现状 | 第21-22页 |
| 1.3 存在的问题 | 第22页 |
| 1.4 本文主要内容与创新点 | 第22-24页 |
| 1.4.1 本文主要内容 | 第22-23页 |
| 1.4.2 本文的创新点 | 第23-24页 |
| 1.5 本文内容安排 | 第24-25页 |
| 第二章 面向大型工地的视觉监管系统设计 | 第25-35页 |
| 2.1 监管系统应用分析及总体方案设计 | 第25-26页 |
| 2.2 监管系统硬件构建研究 | 第26-29页 |
| 2.3 监管系统软件设计 | 第29-34页 |
| 2.3.1 系统软件总体设计 | 第29-30页 |
| 2.3.2 系统软件功能模块设计 | 第30-33页 |
| 2.3.3 运动目标类设计 | 第33-34页 |
| 2.3.4 系统显示界面设计 | 第34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 复杂环境下运动目标检测算法研究 | 第35-50页 |
| 3.1 大型工地复杂环境下运动目标检测算法研究 | 第35-46页 |
| 3.1.1 监管图像预处理设计 | 第35-36页 |
| 3.1.2 已有目标检测算法工程应用存在问题分析 | 第36-38页 |
| 3.1.3 基于帧间累计变化矩阵的背景差分改进算法 | 第38-44页 |
| 3.1.4 运动目标检测实验对比与分析 | 第44-46页 |
| 3.2 运动目标修正算法研究 | 第46-49页 |
| 3.2.1 背景差分法前景分裂原因与特点 | 第46-47页 |
| 3.2.2 基于前景空间信息的运动目标修正算法及实验 | 第47-49页 |
| 3.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 出入人员及车辆情况监管算法研究 | 第50-69页 |
| 4.1 基于目标跟踪的出入人员及车辆计数检测算法研究 | 第50-57页 |
| 4.1.1 基于邻帧目标空间关系的目标跟踪算法研究 | 第50-53页 |
| 4.1.2 基于跟踪和计数检测线的分类统计算法研究 | 第53-57页 |
| 4.2 基于局部HSV颜色模型的安全帽检测算法研究 | 第57-64页 |
| 4.2.1 颜色模型原理及分析 | 第57-59页 |
| 4.2.2 安全帽HSV颜色特征研究 | 第59-60页 |
| 4.2.3 基于局部HSV颜色模型的安全帽检测算法 | 第60-64页 |
| 4.3 监管算法总体实验与分析 | 第64-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 路面伪目标检测算法研究 | 第69-78页 |
| 5.1 路面伪目标出现情况分析 | 第69-70页 |
| 5.2 基于灰度直方图的路面伪目标检测算法研究 | 第70-75页 |
| 5.2.1 灰度直方图原理及其特征 | 第70页 |
| 5.2.2 路面伪目标灰度直方图特征研究 | 第70-72页 |
| 5.2.3 基于丰富度特征的路面伪目标检测算法设计 | 第72-75页 |
| 5.3 实验数据分析 | 第75-77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第78-79页 |
| 6.2 研究与展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第85页 |
