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多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪

摘要第1-11页
Abstract第11-13页
第一章 绪论第13-25页
   ·引言第13-14页
   ·视频监控系统的发展与现状第14-17页
   ·多摄像机智能视频监控技术组成和研究现状第17-21页
     ·多摄像机智能视频监控技术组成第17-18页
     ·目标的检测第18-19页
     ·目标的跟踪第19-20页
     ·多摄像机协同第20-21页
     ·目标的识别、行为分析和理解第21页
   ·实际应用中面临的问题第21-23页
     ·实时性第21-22页
     ·鲁棒性第22页
     ·监控系统的评估第22-23页
   ·研究工作的主要创新点第23-25页
第二章 运动目标检测第25-66页
   ·运动目标检测方法概述第26-32页
     ·光流法第26-27页
     ·帧差法第27-28页
     ·背景差法第28-32页
   ·混合高斯模型背景差第32-37页
     ·模型定义第32-33页
     ·模型参数更新第33-34页
     ·背景模型选择第34-35页
     ·实验第35-37页
   ·自适应多模快速背景差第37-45页
     ·问题描述第37-39页
     ·自适应多模快速背景差算法第39-41页
     ·实验第41-45页
     ·结论第45页
   ·背景差在运动摄像机情况下的应用第45-50页
     ·问题描述第45-46页
     ·基于SIFT 特征匹配的动态背景建模第46-48页
     ·实验第48-50页
   ·阴影的检测与去除第50-60页
     ·问题描述第50-52页
     ·颜色、梯度综合阴影检测第52-57页
     ·阴影检测的评估标准第57-58页
     ·实验第58-60页
   ·鬼影的检测与去除第60-66页
     ·问题描述第60-61页
     ·基于直方图匹配的鬼影检测第61-64页
     ·实验第64-66页
第三章 遮挡情况下目标的跟踪第66-85页
   ·概述第67-69页
     ·合并分离型第67页
     ·直接穿越型第67-68页
     ·实际应用中面临的问题第68-69页
   ·基于MBB 的数据关联和遮挡检测第69-77页
     ·问题描述第69-70页
     ·区域连通标注第70页
     ·MBB 对应关系第70-72页
     ·关联和遮挡检测第72-74页
     ·实验第74-77页
     ·结论第77页
   ·基于概率外观模型和CONDENSATION 的目标跟踪第77-85页
     ·问题描述第77-78页
     ·概率外观模型第78-79页
     ·无遮挡的跟踪第79-81页
     ·有遮挡的跟踪第81-82页
     ·实验第82页
     ·结论第82-85页
第四章 多摄像机协同目标跟踪与标识第85-117页
   ·研究现状第85-87页
   ·基于头部检测的对极匹配第87-97页
     ·问题描述第87-89页
     ·对极几何第89-92页
     ·头部检测第92-95页
     ·基于头部检测的对极匹配第95-97页
   ·基于三焦点张量点转移的定位第97-106页
     ·问题描述第97-98页
     ·三焦点张量第98-101页
     ·点转移第101-104页
     ·实验第104-106页
   ·基于序贯Bayes 检验的轨迹标识第106-111页
     ·问题描述第106-108页
     ·序贯Bayes 轨迹标识第108-110页
     ·实验第110-111页
   ·多摄像机协同跟踪与标识实验系统第111-116页
   ·小结第116-117页
结束语第117-119页
致谢第119-120页
参考文献第120-130页
作者在学期间取得的学术成果第130-131页

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