| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 中文文摘 | 第4-8页 |
| 绪论 | 第8-14页 |
| 第一章 基于运动轨迹识别的监控系统总体方案设计 | 第14-20页 |
| 第一节 运动轨迹识别的监控系统网络结构 | 第14-15页 |
| 第二节 实现系统的需求分析 | 第15-17页 |
| 第三节 实现系统的总体流程 | 第17-18页 |
| 第四节 本章小结 | 第18-20页 |
| 第二章 视频图像处理基础及平台设计 | 第20-34页 |
| 第一节 数字图像表示方法 | 第20-21页 |
| 第二节 图像处理技术分析 | 第21-26页 |
| 第三节 图像处理过程分析 | 第26-27页 |
| 第四节 图像处理平台详细设计 | 第27-33页 |
| 第五节 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于脉冲神经网络的运动目标检测 | 第34-40页 |
| 第一节 用于运动检测的脉冲神经元网络模型 | 第34-35页 |
| 第二节 脉冲神经元模型和感受野 | 第35-37页 |
| 第三节 网络模型在视频监控系统中的仿真结果 | 第37-38页 |
| 第四节 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 运动轨迹特征提取新方法 | 第40-46页 |
| 第一节 异常轨迹特点 | 第40-41页 |
| 第二节 异常轨迹判别步骤及算法改进 | 第41-44页 |
| 第三节 轨迹特征提取软件设计 | 第44-45页 |
| 第四节 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于BP神经网络的运动轨迹识别 | 第46-58页 |
| 第一节 人工神经网络的概述 | 第46-48页 |
| 第二节 BP神经网络典型模型 | 第48-50页 |
| 第三节 BP神经网络设计难点 | 第50页 |
| 第四节 用于轨迹识别的神经网络设计方案的确定和优化 | 第50-52页 |
| 第五节 用于轨迹识别的神经网络具体设计 | 第52-54页 |
| 第六节 实验结果分析 | 第54-57页 |
| 第七节 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 结论与展望 | 第58-62页 |
| 附录1 视频捕获程序设计 | 第62-63页 |
| 附录2 图像灰度化程序设计 | 第63-64页 |
| 附录3 形心提取程序设计 | 第64-65页 |
| 附录4 形心轨迹显示程序设计 | 第65-67页 |
| 附录5 轨迹特征提取程序设计 | 第67-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 个人简历 | 第80-82页 |