基于监控视频中运动目标自动检测与跟踪算法的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·课题来源和论文的主要工作 | 第11-13页 |
| ·课题的来源 | 第11页 |
| ·论文的主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 交通监控摄像机的自动标定 | 第13-19页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·标定原理 | 第13-16页 |
| ·摄相机成像模型 | 第13-15页 |
| ·摄像机标定参数解析 | 第15-16页 |
| ·标定系统流程 | 第16-17页 |
| ·背景提取 | 第16页 |
| ·角点检测 | 第16-17页 |
| ·目标跟踪 | 第17页 |
| ·实时车速检测实现 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 运动目标检测算法研究与实现 | 第19-34页 |
| ·运动目标检测算法概述 | 第19页 |
| ·帧差法 | 第19-23页 |
| ·帧间差分法 | 第19-20页 |
| ·三帧差法 | 第20-23页 |
| ·背景差法 | 第23-27页 |
| ·背景差法原理 | 第23页 |
| ·背景提取与更新 | 第23-27页 |
| ·基于掩膜的背景建模与更新 | 第27页 |
| ·运动目标检测的后处理 | 第27-30页 |
| ·实验结果与分析 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 车辆阴影去除算法研究 | 第34-41页 |
| ·阴影检测算法概述 | 第34页 |
| ·基于HSV 空间的阴影抑制算法研究 | 第34-37页 |
| ·基于HSV 空间阴影抑制原理 | 第34-36页 |
| ·改进的阴影检测算法 | 第36-37页 |
| ·基于归一化互相关的阴影抑制算法研究 | 第37-39页 |
| ·归一化的互相关函数原理 | 第37-38页 |
| ·FNCC 在车辆阴影检测中的应用 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 运动目标跟踪算法的研究与实现 | 第41-54页 |
| ·运动目标跟踪算法概述 | 第41-42页 |
| ·CamShift 跟踪算法 | 第42-44页 |
| ·Mean-Shift 算法 | 第42-43页 |
| ·CamShift 算法 | 第43-44页 |
| ·基于卡尔曼预测的目标匹配跟踪算法 | 第44-51页 |
| ·Kalman 滤波基本原理 | 第44-46页 |
| ·Kalman 运动估计的应用建模 | 第46-48页 |
| ·基于多特征的匹配跟踪 | 第48-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第六章 智能视频分析系统实现 | 第54-58页 |
| ·系统实验平台简介 | 第54-55页 |
| ·实验的硬件平台 | 第54页 |
| ·实验的软件平台 | 第54-55页 |
| ·系统流程 | 第55-56页 |
| ·系统测试 | 第56-57页 |
| ·车流量测试 | 第56-57页 |
| ·标定车速测试 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第七章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·后续工作的展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
