基于视频图象处理的变电站安全事件自动识别技术研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-23页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第11-13页 |
| ·变电站内监控系统的广泛应用 | 第11-12页 |
| ·视频自动检测识别的意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-20页 |
| ·视频监控国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·基于图像序列的目标检测研究现状 | 第14-17页 |
| ·目标跟踪国内外研究现状 | 第17-20页 |
| ·课题研究的内容及重点、难点 | 第20页 |
| ·课题的结构框架 | 第20-23页 |
| 2 数字图像处理 | 第23-33页 |
| ·图像预处理 | 第23-25页 |
| ·图像平滑 | 第24-25页 |
| ·图像增强 | 第25页 |
| ·图像分割 | 第25-29页 |
| ·灰度阈值法 | 第25-26页 |
| ·边缘检测 | 第26-28页 |
| ·Hough变换 | 第28-29页 |
| ·形态学和连通性分析 | 第29-32页 |
| ·形态学处理 | 第29-31页 |
| ·连通性分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 变电站内警戒线的检测 | 第33-39页 |
| ·基于直线特征的警戒线检测 | 第33-35页 |
| ·图像灰度化 | 第33-34页 |
| ·边缘检测 | 第34页 |
| ·Hough变换 | 第34页 |
| ·结果分析 | 第34-35页 |
| ·基于颜色特征的警戒线检测 | 第35-37页 |
| ·图像二值化 | 第35页 |
| ·中值滤波 | 第35-36页 |
| ·形态学处理 | 第36页 |
| ·结果分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 4 变电站内烟火检测 | 第39-45页 |
| ·静态烟火检测 | 第39-42页 |
| ·颜色空间 | 第39-41页 |
| ·图像二值化 | 第41页 |
| ·形态学和连通性分析 | 第41页 |
| ·检测结果分析 | 第41-42页 |
| ·动态烟火检测 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 5 变电站内人物检测与跟踪 | 第45-65页 |
| ·人物检测 | 第45-47页 |
| ·人物跟踪 | 第47-63页 |
| ·贝叶斯滤波理论 | 第47-50页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第50-51页 |
| ·粒子滤波算法原理 | 第51-55页 |
| ·粒子滤波在目标跟踪中的应用 | 第55-59页 |
| ·基于颜色直方图的粒子滤波算法设计及实验验证 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 6 安全事件自动识别系统的开发 | 第65-71页 |
| ·警戒线检测 | 第65-66页 |
| ·烟火检测 | 第66-67页 |
| ·人物检测与跟踪 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 7 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·全文总结 | 第71-72页 |
| ·研究展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录A | 第77-81页 |
| 作者简历 | 第81-85页 |
| 学位论文数据集 | 第85页 |
