| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和目的 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外视频人数统计现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 人数统计的发展现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 人数统计方法的研究 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的研究内容和结构 | 第12-15页 |
| 2 运动目标检测 | 第15-28页 |
| 2.1 图像预处理 | 第15-19页 |
| 2.1.1 滤波去噪 | 第15-17页 |
| 2.1.2 图像增强 | 第17-19页 |
| 2.2 运动目标提取 | 第19-25页 |
| 2.2.1 运动目标检测方法 | 第19-23页 |
| 2.2.2 动态像素补偿的混合高斯模型 | 第23-25页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 头部目标检测 | 第28-40页 |
| 3.1 感兴趣区域分割 | 第28-29页 |
| 3.2 边缘检测 | 第29-34页 |
| 3.3 头部目标识别 | 第34-39页 |
| 3.3.1 Hough圆检测方法 | 第34-36页 |
| 3.3.2 改进的随机Hough圆检测方法 | 第36-37页 |
| 3.3.3 实验结果与分析 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 头部目标跟踪 | 第40-51页 |
| 4.1 传统的跟踪算法 | 第40-46页 |
| 4.1.1 Camshift跟踪算法 | 第40-42页 |
| 4.1.2 粒子滤波跟踪算法 | 第42-44页 |
| 4.1.3 卡尔曼滤波跟踪理论 | 第44-46页 |
| 4.2 基于最小欧氏距离和Kalman滤波预测的跟踪算法 | 第46-49页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 人流统计 | 第51-57页 |
| 5.1 双线计数原理 | 第51-53页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第53-56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第62页 |