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基于机器视觉的人体运动目标智能监控系统设计与研究

致谢第1-6页
中文摘要第6-7页
英文摘要第7-14页
第一章 绪论第14-20页
   ·课题研究的目的和意义第14-15页
   ·国内外研究现状第15-16页
   ·人体运动自动跟踪系统的基本原理第16页
   ·研究的难点第16-18页
   ·论文总体架构及主要完成的工作第18-20页
     ·总体架构第18页
     ·主要完成的工作第18-20页
第二章 运动目标自动跟踪系统的平台设计第20-37页
   ·前言第20页
   ·跟踪平台系统设计要求第20-21页
   ·系统方案比较第21-24页
     ·视频监控系统主要方案比较第21-22页
     ·基于云台与解码器的监控系统第22-23页
     ·新的自动跟踪系统平台设计第23-24页
   ·基于P89V51的单片机系统结构第24-26页
     ·P89V51单片机第24-25页
     ·电源与时钟模块第25页
     ·键盘输入及显示模块第25-26页
     ·总线驱动隔离模块第26页
   ·步进电机工作原理及驱动设计第26-31页
     ·步进电机的基本特点第27-28页
     ·感应子式步进电机工作原理第28-29页
     ·L297/L298步进电机控制及驱动器第29-31页
   ·CMOS摄像机原理及图像采集设计第31-33页
   ·RS232总线及MODBUS协议的实现第33-36页
   ·小结第36-37页
第三章 人体运动目标的图像采集与检测处理第37-55页
   ·前言第37页
   ·基于MATLAB的图像处理第37-39页
   ·图像预处理及目标阈值分割第39-48页
     ·中值滤波消除噪声第39-40页
     ·运动目标检测第40-41页
     ·图像二值化第41-45页
     ·数学形态学第45-48页
   ·边缘检测法第48-52页
     ·通常的边缘检测算子第48-50页
     ·新的边界检测函数第50-52页
   ·实验结果分析第52页
   ·小结第52-55页
第四章 人体运动目标的匹配跟踪第55-70页
   ·前言第55-56页
   ·图像匹配跟踪第56-59页
     ·图像匹配概述第56-58页
     ·图像匹配的经典算法第58-59页
   ·小区域的快速图像匹配算法第59-65页
     ·目标模板提取第61-62页
     ·小区域快速模板匹配方法第62-64页
     ·快速模板匹配结果第64-65页
   ·Mean Shift跟踪算法第65-68页
     ·Mean Shift算法第65-66页
     ·颜色表征和Bhattacharyya距离准则第66-67页
     ·Mean Shift图像匹配算法及Matlab实现第67-68页
   ·小结第68-70页
第五章 云台摄像机的自动跟踪控制第70-83页
   ·引言第70-71页
   ·摄像机坐标系的标定第71-75页
     ·图像坐标系、世界坐标系和摄像机坐标系第71-72页
     ·摄像机运动对图像平面点位置变化的影响第72-75页
   ·目标跟踪的云台PID控制第75-77页
   ·模糊控制第77-80页
   ·PID与模糊控制实验结果对比分析第80页
   ·小结第80-83页
第六章 全文总结第83-85页
参考文献第85-89页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第89-91页
学位论文数据集第91页

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