基于深度图像的火焰探测和人形识别研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究目的及意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-16页 |
| ·传统火灾探测技术及其局限性 | 第11-12页 |
| ·图像型火焰探测技术 | 第12-14页 |
| ·图像数据处理的算法 | 第14页 |
| ·深度图像技术 | 第14-16页 |
| ·研究内容及技术路线 | 第16-17页 |
| 第2章 基于飞行时间的深度图像技术 | 第17-26页 |
| ·基本原理 | 第17-18页 |
| ·深度图像特征 | 第18-23页 |
| ·深度相机参数 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于深度图像的火焰探测 | 第26-44页 |
| ·提取疑似火焰区域 | 第26-28页 |
| ·排除运动物体干扰 | 第28-30页 |
| ·提出优化的火焰识别算法 | 第30-33页 |
| ·实验研究与数据处理 | 第33-42页 |
| ·火焰探测实验 | 第33-34页 |
| ·深度图像采集与预处理 | 第34-35页 |
| ·识别率分析 | 第35-38页 |
| ·火焰深度图像特征 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于深度图像的人形识别算法 | 第44-58页 |
| ·提取人形深度图像特征 | 第45-47页 |
| ·建立人体深度图像样本库 | 第45-46页 |
| ·获取梯度方向直方图特征 | 第46-47页 |
| ·检测窗口遍历方法设计 | 第47-48页 |
| ·分类方法及分类器选择 | 第48-51页 |
| ·分类方法 | 第48-50页 |
| ·弱分类器 | 第50-51页 |
| ·实验研究与数据处理 | 第51-56页 |
| ·基于深度图像的人形识别实验 | 第51-52页 |
| ·不同Adaboost分类器的比较 | 第52-54页 |
| ·识别结果分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 基于深度图像的火灾监控系统设计 | 第58-62页 |
| ·系统硬件设计 | 第58页 |
| ·系统软件设计 | 第58-60页 |
| ·基于人形识别的消防装置控制设计 | 第60-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-65页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第70页 |
