| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 基于区间分布模型的运动目标检测算法 | 第15-30页 |
| 2.1 现有运动目标检测方法分析 | 第15-22页 |
| 2.1.1 模板匹配法 | 第15-17页 |
| 2.1.2 减背景法 | 第17-20页 |
| 2.1.3 光流分析法 | 第20-21页 |
| 2.1.4 相邻帧间差分法 | 第21-22页 |
| 2.1.5 运动目标检测方法比较 | 第22页 |
| 2.2 基于区间分析模型的运动目标检测 | 第22-29页 |
| 2.2.1 区间分布模型的基本原理 | 第23-24页 |
| 2.2.2 区间分布模型的基本算法 | 第24-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 运动目标跟踪方法 | 第30-37页 |
| 3.1 卡尔曼滤波 | 第30-31页 |
| 3.2 轮廓跟踪 | 第31-32页 |
| 3.3 线段编码跟踪 | 第32-34页 |
| 3.4 基于mean shift的运动目标搜索 | 第34-36页 |
| 3.4.1 mean shift算法原理 | 第34-36页 |
| 3.4.2 目标匹配准则与mean shift搜索 | 第36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于区间分布模型的行人检测的技术实现 | 第37-52页 |
| 4.1 概述 | 第37-39页 |
| 4.1.1 系统概述 | 第37-38页 |
| 4.1.2 MATLAB概述 | 第38-39页 |
| 4.2 预处理 | 第39-44页 |
| 4.2.1 去噪声处理 | 第39-40页 |
| 4.2.2 图像格式转换 | 第40-41页 |
| 4.2.3 实验 | 第41-44页 |
| 4.3 背景提取 | 第44-48页 |
| 4.4 前景提取 | 第48-49页 |
| 4.5 运动跟踪 | 第49-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于B/S的智能视频行人检测系统的实现 | 第52-65页 |
| 5.1 需求分析 | 第52-55页 |
| 5.1.1 功能性需求 | 第52-54页 |
| 5.1.2 非功能性需求 | 第54-55页 |
| 5.2 系统设计 | 第55-59页 |
| 5.2.1 关键技术 | 第55-57页 |
| 5.2.2 系统架构 | 第57页 |
| 5.2.3 功能架构 | 第57-58页 |
| 5.2.4 数据库设计 | 第58-59页 |
| 5.3 系统实现与测试 | 第59-63页 |
| 5.3.1 系统开发环境 | 第59页 |
| 5.3.2 系统功能实现 | 第59-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第六章 结论 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |