智能视频监控系统中运动目标的检测与跟踪
| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-16页 |
| ·运动目标检测的研究现状 | 第13-14页 |
| ·运动目标跟踪的研究现状 | 第14-16页 |
| ·本文的主要工作及内容安排 | 第16-19页 |
| 第二章 基础知识 | 第19-31页 |
| ·图像的颜色模型 | 第19-25页 |
| ·RGB 颜色空间 | 第19-20页 |
| ·HSV 颜色空间 | 第20-21页 |
| ·HSI 颜色空间 | 第21-23页 |
| ·YUV、YCbCr 颜色空间 | 第23-24页 |
| ·Lab、XYZ 颜色模型 | 第24-25页 |
| ·图像灰度化 | 第25-26页 |
| ·图像的二值化 | 第26页 |
| ·图像的平滑处理 | 第26-27页 |
| ·形态学相关知识 | 第27-30页 |
| ·图像腐蚀 | 第28-29页 |
| ·图像膨胀 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 运动目标检测 | 第31-43页 |
| ·光流法 | 第31页 |
| ·背景差分 | 第31-38页 |
| ·单高斯背景模型 | 第33-35页 |
| ·混合高斯背景模型 | 第35-38页 |
| ·改进的帧间差分算法 | 第38-39页 |
| ·实验结果 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-43页 |
| 第四章 运动目标的跟踪 | 第43-55页 |
| ·Mean Shift 算法的基本理论 | 第44-45页 |
| ·Mean Shift 算法的扩展 | 第45-47页 |
| ·核函数 | 第45-46页 |
| ·Mean Shift 扩展形式 | 第46-47页 |
| ·Mean Shift 算法步骤 | 第47-48页 |
| ·CamShift 跟踪算法 | 第48-51页 |
| ·Mean Shift 算法实现 | 第49-50页 |
| ·CamShift 算法实现 | 第50-51页 |
| ·CamShift 算法运动目标跟踪实验结果 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 智能视频监控平台的搭建 | 第55-63页 |
| ·监控平台的搭建 | 第55-63页 |
| ·SDK 简介 | 第55-56页 |
| ·用户注册模块 | 第56-58页 |
| ·预览模块 | 第58-60页 |
| ·抓图和录像模块 | 第60页 |
| ·录像回放和下载模块 | 第60-61页 |
| ·视频格式解码 | 第61-62页 |
| ·运动目标检测与跟踪在监控平台中的实现 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·论文总结 | 第63页 |
| ·论文展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 附录 | 第71页 |
