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智能视频监控中几种异常行为检测研究

摘要第1-4页
Abstract第4-6页
目录第6-8页
第一章 绪论第8-13页
   ·研究背景及意义第8-9页
   ·研究现状第9-11页
   ·本文主要工作及内容安排第11-13页
第二章 运动目标检测第13-18页
   ·传统的运动目标检测算法第13-17页
     ·背景差分法第13-14页
     ·帧间差分法第14-15页
     ·光流法第15-17页
   ·本章总结第17-18页
第三章 运动目标跟踪第18-32页
   ·常用的目标表现方法以及特征模型第18-20页
     ·常用的目标表现方法第18-19页
     ·跟踪算法中常见特征模型第19-20页
   ·几种经典的运动目标跟踪算法第20-26页
     ·均值漂移跟踪算法及Camshift跟踪算法第21-24页
     ·Kalman预测跟踪算法第24-26页
   ·本文所提出的跟踪算法第26-30页
     ·均值漂移算法与Kalman预测算法相结合的跟踪算法第26-27页
     ·融合形状和颜色特征的Meanshift算法第27-29页
     ·本文算法实验分析第29-30页
   ·本章总结第30-32页
第四章 几种异常行为检测第32-53页
   ·离散曲率熵的徘徊行为检测第32-39页
     ·轨迹信息提取与处理第33-35页
     ·离散曲率的熵和方差第35-36页
     ·实验结果分析第36-39页
   ·人体异常行为检测第39-46页
     ·运动目标异常检测特征的提取第39-43页
     ·行为人异常行为检测第43-44页
     ·实验结果分析第44-46页
   ·遗留物检测第46-52页
     ·码书建模第47-49页
     ·码书更新第49-50页
     ·遗留物检测第50-51页
     ·实验结果第51-52页
   ·本章总结第52-53页
第五章 总结与展望第53-56页
   ·论文总结第53-54页
   ·工作展望第54-56页
参考文献第56-62页
致谢第62-63页
攻读硕士学位期间发表的论文第63-64页
攻读硕士学位期间参加的科研项目第64页

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