基于目标检测的天网摄像头监控图像质量评价
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 图像质量评价研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 目标检测研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第13-14页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第14-24页 |
| 2.1 图像质量评价方法介绍 | 第14-18页 |
| 2.1.1 主观图像质量评价方法 | 第14-15页 |
| 2.1.2 客观图像质量评价方法 | 第15-18页 |
| 2.2 目标检测背景知识介绍 | 第18-23页 |
| 2.2.1 基本概念 | 第18-20页 |
| 2.2.2 网络介绍 | 第20-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于深度神经网络的目标检测研究 | 第24-45页 |
| 3.1 概述 | 第24-25页 |
| 3.2 基于支持向量机的车辆和行人检测 | 第25页 |
| 3.3 相关目标检测算法 | 第25-38页 |
| 3.3.1 相关目标检测网络结构综述 | 第26-29页 |
| 3.3.2 相关目标检测网络细节 | 第29-38页 |
| 3.4 试验结果与分析 | 第38-44页 |
| 3.4.1 试验简介 | 第38-39页 |
| 3.4.2 特征提取实验对比 | 第39-40页 |
| 3.4.3 聚类分析目标框分布 | 第40-41页 |
| 3.4.4 车辆、行人检测效果对比 | 第41-42页 |
| 3.4.5 车牌、人脸检测效果对比 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 天网摄像头拍摄图片质量评价 | 第45-56页 |
| 4.1 背景 | 第45-47页 |
| 4.2 天网摄像头图像质量评价方法设计 | 第47-50页 |
| 4.2.1 运动区域检测 | 第47-49页 |
| 4.2.2 监控图像质量判别 | 第49页 |
| 4.2.3 监控图像质量评分 | 第49-50页 |
| 4.3 实验软件及硬件环境 | 第50-51页 |
| 4.4 试验与分析 | 第51-55页 |
| 4.4.1 运动区域检测 | 第51-52页 |
| 4.4.2 图像质量评价 | 第52-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第61-62页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第62-63页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
