智能视频分析技术在银行业务中的研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·智能视频监控系统研究现状 | 第11页 |
| ·遗留物与失窃物检测研究现状 | 第11-13页 |
| ·人数检测研究现状 | 第13页 |
| ·本文研究工作 | 第13-15页 |
| 第二章 智能视频分析技术基础 | 第15-26页 |
| ·数学形态学图像处理 | 第15-16页 |
| ·目标检测 | 第16-21页 |
| ·概述 | 第16页 |
| ·帧差法及其改进方法 | 第16-18页 |
| ·背景差除法 | 第18页 |
| ·混合高斯背景建模 | 第18-21页 |
| ·光流法 | 第21页 |
| ·运动目标跟踪 | 第21-23页 |
| ·概述 | 第21-22页 |
| ·传统的目标跟踪方法 | 第22-23页 |
| ·MeanShift跟踪 | 第23页 |
| ·开源视觉处理函数库OpenCV | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 智能存储控制 | 第26-32页 |
| ·序言 | 第26-28页 |
| ·基于背景差的存储控制 | 第28-29页 |
| ·实验结果 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 遗留物与失窃物检测 | 第32-42页 |
| ·序言 | 第32页 |
| ·基于双背景模型的遗留物与失窃物检测方法 | 第32-38页 |
| ·双背景模型及其更新策略 | 第33-34页 |
| ·静止目标检测 | 第34-35页 |
| ·静止目标跟踪 | 第35-37页 |
| ·遗留物与失窃物分类 | 第37-38页 |
| ·实验结果 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第五章 基于CamShift跟踪的目标计数 | 第42-48页 |
| ·序言 | 第42页 |
| ·CamShift算法简述 | 第42-44页 |
| ·基于CamShift的目标计数 | 第44-45页 |
| ·实验结果 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 视频监控与分析系统 | 第48-53页 |
| ·系统设计 | 第48-49页 |
| ·系统实现 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 本文总结 | 第53页 |
| 工作展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
