基于机器视觉的客流统计方法与实现
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 文献综述 | 第8-12页 |
| ·机器视觉理论框架 | 第8-9页 |
| ·机器视觉理论与方法在测试计量技术中的应用现状 | 第9-10页 |
| ·公共场所客流统计方法发展现状 | 第10页 |
| ·目标跟踪算法的研究与应用进展 | 第10-12页 |
| 第2章 绪论 | 第12-15页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第12页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第12-13页 |
| ·研究方案与技术路线 | 第13-14页 |
| ·本文特色与新意 | 第14-15页 |
| 第3章 基于机器视觉的客流统计系统总体设计 | 第15-23页 |
| ·基于机器视觉的客流统计硬件系统 | 第15-16页 |
| ·基于机器视觉的客流统计软件系统设计 | 第16-23页 |
| 第4章 图像分割算法与实现 | 第23-35页 |
| ·彩色图像与灰度处理 | 第23-27页 |
| ·图像二值化方法 | 第27页 |
| ·图像的中值滤波方法 | 第27-28页 |
| ·数学形态学运算 | 第28-30页 |
| ·运动目标的检测与分割 | 第30-35页 |
| 第5章 前景检测算法及其实现 | 第35-39页 |
| ·图像边缘检测 | 第35-37页 |
| ·基于矩方法的特征提取 | 第37-39页 |
| 第6章 目标跟踪理论实现 | 第39-49页 |
| ·目标跟踪方法概述 | 第39-40页 |
| ·基于预测的目标跟踪方法的数学表示 | 第40-41页 |
| ·粒子滤波理论 | 第41-47页 |
| ·目标观测模型的建立 | 第47-48页 |
| ·最近连通区域跟踪方法 | 第48-49页 |
| 第7章 运动目标行为的识别 | 第49-51页 |
| ·运动轨迹的预处理 | 第49页 |
| ·运动行为的识别逻辑 | 第49-51页 |
| 第8章 现场测试与结果 | 第51-54页 |
| ·现场安装测试 | 第51-52页 |
| ·测试结果 | 第52-54页 |
| 第9章 结论与讨论 | 第54-55页 |
| ·结论 | 第54页 |
| ·讨论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 发表论文及参加课题一览表 | 第59页 |
