铁路行车安全视频预警关键技术研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-16页 |
| ·铁路行车安全现状介绍 | 第11-14页 |
| ·铁路视频监控应用现状介绍 | 第14-16页 |
| ·论文的主要工作 | 第16-17页 |
| ·论文的结构安排 | 第17-18页 |
| 2 视频分析技术用于视频监控的研究 | 第18-33页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·视频分析技术的应用发展 | 第18-22页 |
| ·视频分析技术概述 | 第18-19页 |
| ·视频分析的主要处理流程 | 第19-21页 |
| ·视频分析产品 | 第21-22页 |
| ·目标检测过程中的相关图像处理技术 | 第22-27页 |
| ·图像增强和还原 | 第22-23页 |
| ·灰度变换 | 第23页 |
| ·直方图 | 第23-24页 |
| ·边缘检测 | 第24-26页 |
| ·阈值分割 | 第26-27页 |
| ·运动目标检测方法 | 第27-30页 |
| ·相邻帧差法 | 第27-28页 |
| ·光流法 | 第28-29页 |
| ·背景差分法 | 第29-30页 |
| ·运动目标跟踪方法 | 第30-31页 |
| ·运动目标识别方法 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 铁路行车安全中的运动目标检测方法研究 | 第33-48页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·背景建模方法研究 | 第33-39页 |
| ·单高斯背景建模 | 第34页 |
| ·混合高斯背景建模 | 第34-37页 |
| ·适用于铁路行车场景的混合高斯背景建模 | 第37-38页 |
| ·实验结果及分析 | 第38-39页 |
| ·图像后处理 | 第39-47页 |
| ·平滑处理 | 第39-41页 |
| ·形态学处理 | 第41-43页 |
| ·阴影去除 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 铁路行车安全中的运动目标识别方法研究 | 第48-65页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·图像特征提取 | 第48-52页 |
| ·图像的基本内部参数 | 第49-50页 |
| ·图像的形状特征描述 | 第50-52页 |
| ·图像特征的归一化 | 第52-54页 |
| ·基于图像形状特征的运动目标模糊识别方法研究 | 第54-61页 |
| ·目标识别方法研究 | 第54-56页 |
| ·模糊识别的基本理论 | 第56页 |
| ·输入变量模糊化 | 第56-57页 |
| ·隶属函数的确定方法 | 第57-58页 |
| ·模糊规则的设计 | 第58-59页 |
| ·模糊推理的设计 | 第59-60页 |
| ·输出变量的清晰化 | 第60-61页 |
| ·实验和结果分析 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 5 铁路行车安全视频预警系统设计 | 第65-72页 |
| ·引言 | 第65页 |
| ·系统需求 | 第65-66页 |
| ·系统功能设计 | 第66-71页 |
| ·功能简述 | 第66-67页 |
| ·智能视频分析模块 | 第67-68页 |
| ·视频预警模块 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 6 总结和展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 作者简历 | 第77-79页 |
| 学位论文数据集 | 第79页 |
