| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景、现状及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 发展现状 | 第11-12页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 研究内容及实现工具 | 第12-14页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第12-14页 |
| 1.2.2 论文实现工具 | 第14页 |
| 1.3 论文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 系统预处理模块 | 第16-24页 |
| 2.1 图像滤波技术 | 第16-19页 |
| 2.1.1 图像滤波介绍 | 第16-17页 |
| 2.1.2 中值滤波 | 第17-18页 |
| 2.1.3 中值滤波的一些改进算法 | 第18-19页 |
| 2.2 色彩空间 | 第19-23页 |
| 2.2.1 RGB色彩空间 | 第20页 |
| 2.2.2 HSV色彩空间 | 第20-23页 |
| 2.3 总结 | 第23-24页 |
| 第三章 系统目标检测模块 | 第24-36页 |
| 3.1 概述 | 第24-25页 |
| 3.2 求差法 | 第25-27页 |
| 3.3 背景减除法 | 第27-34页 |
| 3.3.1 统计平均背景减除法 | 第28页 |
| 3.3.2 单高斯模型背景减除法 | 第28-29页 |
| 3.3.3 混合高斯模型背景减除法 | 第29-31页 |
| 3.3.4 改进的与快慢背景法相结合混合高斯模型背景减除法 | 第31-34页 |
| 3.4 总结 | 第34-36页 |
| 第四章 系统后处理模块 | 第36-48页 |
| 4.1 边缘检测概述 | 第36-39页 |
| 4.1.1 边缘检测概述 | 第36页 |
| 4.1.2 Canny边缘检测算子 | 第36-37页 |
| 4.1.3 高斯拉普拉斯边缘检测算子 | 第37页 |
| 4.1.4 Sobel和Prewitt边缘检测算子 | 第37-38页 |
| 4.1.5 边缘检测算子比较与分析 | 第38-39页 |
| 4.2 形态学处理 | 第39-41页 |
| 4.2.1 腐蚀与膨胀 | 第39-40页 |
| 4.2.2 开运算 | 第40-41页 |
| 4.3 拟合曲线算法 | 第41-44页 |
| 4.3.1 凸包拟合曲线算法 | 第41-42页 |
| 4.3.2 多项式拟合曲线算法 | 第42-43页 |
| 4.3.3 两种拟合曲线算法的横向对比 | 第43-44页 |
| 4.4 阴影消除算法 | 第44-46页 |
| 4.4.1 阴影消除算法概述 | 第44-45页 |
| 4.4.2 基于HSV色彩空间的阴影消除算法 | 第45-46页 |
| 4.5 总结 | 第46-48页 |
| 第五章 系统判决模块 | 第48-52页 |
| 5.1 系统中判定异常行为的先验知识与判断逻辑 | 第48-51页 |
| 5.1.1 概述 | 第48页 |
| 5.1.2 行人检测 | 第48-49页 |
| 5.1.3 绊线检测 | 第49页 |
| 5.1.4 区域闯入检测 | 第49-50页 |
| 5.1.5 盗移/异常聚集检测 | 第50页 |
| 5.1.6 车辆数量检测 | 第50-51页 |
| 5.2 总结 | 第51-52页 |
| 第六章 系统介绍 | 第52-61页 |
| 6.1 系统主界面展示 | 第52-53页 |
| 6.2 系统功能展示 | 第53-60页 |
| 6.2.1 区域闯入 | 第53-55页 |
| 6.2.2 行人检测 | 第55-56页 |
| 6.2.3 车辆检测 | 第56-57页 |
| 6.2.4 异常聚集检测 | 第57-58页 |
| 6.2.5 盗移检测 | 第58-60页 |
| 6.3 总结 | 第60-61页 |
| 第七章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66页 |