| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 单摄像头下的视频浓缩技术研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 多摄像头下的视频浓缩技术研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 2 基于对象的视频浓缩技术 | 第17-26页 |
| 2.1 前景物体提取 | 第19-21页 |
| 2.1.1 背景建模 | 第19页 |
| 2.1.2 物体提取 | 第19-21页 |
| 2.2 活动物体跟踪 | 第21-22页 |
| 2.2.1 卡尔曼滤波实现物体跟踪 | 第21页 |
| 2.2.2 弱特征实现物体跟踪 | 第21-22页 |
| 2.3 活动管道时间重定位 | 第22-25页 |
| 2.3.1 能量函数定义 | 第22-24页 |
| 2.3.2 能量函数求解 | 第24页 |
| 2.3.3 摘要视频合成 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 环绕摄像头环境下的视频浓缩技术 | 第26-40页 |
| 3.1 技术介绍 | 第26-29页 |
| 3.1.1 问题定义 | 第26-27页 |
| 3.1.2 处理流程 | 第27-29页 |
| 3.2 环绕摄像头环境下的多目标跟踪 | 第29-33页 |
| 3.2.1 POM生成算法 | 第29-31页 |
| 3.2.2 基于K最短路径方法优化的多目标跟踪算法 | 第31-33页 |
| 3.3 环绕摄像头下的物体管道时间重定位 | 第33-36页 |
| 3.3.1 管道定义 | 第33-34页 |
| 3.3.2 能量函数定义与优化 | 第34-35页 |
| 3.3.3 自定义规则优化 | 第35-36页 |
| 3.4 环绕视频浓缩的摘要结果展示 | 第36-39页 |
| 3.4.1 二维形式展示 | 第36-37页 |
| 3.4.2 三维形式展示 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 环绕摄像头下的视频浓缩系统设计与实现 | 第40-54页 |
| 4.1 系统关键模块设计与实现 | 第40-48页 |
| 4.1.1 系统设计 | 第40-41页 |
| 4.1.2 数据准备模块 | 第41-42页 |
| 4.1.3 活动物体处理模块 | 第42-43页 |
| 4.1.4 管道时间重定位模块 | 第43-45页 |
| 4.1.5 结果展示模块 | 第45-48页 |
| 4.2 视频浓缩实验 | 第48-50页 |
| 4.2.1 实验结果 | 第49页 |
| 4.2.2 结果分析 | 第49-50页 |
| 4.3 系统运行结果 | 第50-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 总结与展望 | 第54-57页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第54-55页 |
| 5.2 本文工作展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第60-62页 |
| 学位论文数据集 | 第62页 |