基于视频图像处理的铁路客运站客流识别系统研究与实现
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第11页 |
| ·国内外视频图像识别技术研究现状 | 第11-15页 |
| ·国内外智能视频监控系统研究应用现状 | 第12-13页 |
| ·基于视频图像的运动目标检测研究现状 | 第13-15页 |
| ·铁路客运站客流识别面临的困难和发展趋势 | 第15-16页 |
| ·本论文的主要研究内容和结构 | 第16-17页 |
| 2 数字图像处理基础理论 | 第17-25页 |
| ·数字图像处理基础 | 第17-20页 |
| ·数字图像处理技术 | 第20-23页 |
| ·概述 | 第20-21页 |
| ·数字图像形态学处理 | 第21-23页 |
| ·数字图像处理系统 | 第23-25页 |
| 3 基于自适应背景更新的人数识别模型 | 第25-44页 |
| ·人数识别模型的算法设计思路 | 第25-26页 |
| ·背景建模方法 | 第26-31页 |
| ·图像预处理 | 第26-27页 |
| ·背景拟合 | 第27-29页 |
| ·背景更新 | 第29-31页 |
| ·运动前景提取 | 第31页 |
| ·自适应背景逼近更新方法 | 第31-35页 |
| ·光流场运动分割方法 | 第32-33页 |
| ·实验效果 | 第33-35页 |
| ·图像处理与识别算法 | 第35-42页 |
| ·图像分割 | 第35-37页 |
| ·形态学处理 | 第37-39页 |
| ·连通域分析 | 第39-42页 |
| ·实验结果 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 4 基于视频监控面积测量的客流密度及速度识别模型 | 第44-56页 |
| ·视频监控面积测量方法 | 第44-52页 |
| ·单应矩阵计算方法 | 第44-49页 |
| ·监控平面面积测量模型 | 第49-52页 |
| ·监控区域客流密度和速度识别 | 第52-55页 |
| ·客流密度识别 | 第52-53页 |
| ·客流速度识别 | 第53-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 5 客流识别系统整体设计与实现 | 第56-72页 |
| ·基于C#与MATLAB混合编程的系统开发 | 第56-58页 |
| ·C#和MATLAB介绍 | 第56-57页 |
| ·C#和MATLAB混合编程 | 第57-58页 |
| ·客流识别系统设计 | 第58-62页 |
| ·系统功能目标 | 第58-59页 |
| ·系统结构设计 | 第59-60页 |
| ·系统程序流程 | 第60-62页 |
| ·系统功能模块开发实现 | 第62-69页 |
| ·数据库管理模块 | 第62-63页 |
| ·流媒体操作模块 | 第63-65页 |
| ·属性设置模块 | 第65-66页 |
| ·面积测量模块 | 第66-67页 |
| ·客流状态分析模块 | 第67-69页 |
| ·系统运行效果 | 第69-70页 |
| ·小结 | 第70-72页 |
| 6 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·总结 | 第72-73页 |
| ·展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
| 作者简历 | 第76-78页 |
| 学位论文数据集 | 第78页 |
