| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·动态智能视频流监控系统概述 | 第9-10页 |
| ·国内国外的研究状况 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·文章研究目的及意义 | 第12-13页 |
| ·课题目的 | 第12页 |
| ·课题意义 | 第12-13页 |
| ·文章框架及内容安排 | 第13-14页 |
| 第二章 视频动态图像序列研究基础 | 第14-28页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·数字图像基础理论 | 第14-15页 |
| ·数字图像 | 第14-15页 |
| ·图像色彩空间 | 第15页 |
| ·动态图像序列定义 | 第15-16页 |
| ·动态图像的组成 | 第15页 |
| ·常见的视频文件格式 | 第15-16页 |
| ·图像帧预处理 | 第16-27页 |
| ·图像帧灰度化 | 第16-19页 |
| ·图像帧二值化 | 第19-21页 |
| ·图像帧直方图均衡化 | 第21-23页 |
| ·图像帧去噪 | 第23-26页 |
| ·图像帧锐化 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 动态图像序列边缘检测 | 第28-37页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·传统边缘检测算法 | 第28-32页 |
| ·梯度算子 | 第28-29页 |
| ·Prewitt检测算子 | 第29页 |
| ·拉普拉斯检测算子 | 第29页 |
| ·威廉检测算子 | 第29-30页 |
| ·传统边缘检测方法仿真结果及性能比较 | 第30-32页 |
| ·现代边缘检测算法 | 第32-36页 |
| ·Pal.King模糊边缘检测算法 | 第32-33页 |
| ·改进的Pal.King模糊边缘检测算法 | 第33-35页 |
| ·现代边缘检测方法仿真结果及性能比较 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 动态目标检测与跟踪 | 第37-47页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·动态目标检测提取 | 第37-43页 |
| ·相邻帧差法 | 第38-39页 |
| ·背景差分法 | 第39-40页 |
| ·光流法 | 第40页 |
| ·文章采用的目标检测提取方法 | 第40-43页 |
| ·动态目标跟踪 | 第43-46页 |
| ·标准卡尔曼滤波法 | 第43-44页 |
| ·基于双次卡尔曼滤波跟踪法 | 第44-45页 |
| ·仿真实验结果分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 动态人体目标识别和个数统计以及简单动作分析 | 第47-59页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·人体识别方法研究 | 第47-50页 |
| ·支持向量机头肩模型提取与验证相结合的人体识别 | 第48页 |
| ·基于头部区域轮廓的几何特征匹配识别人体 | 第48页 |
| ·基于人体头肩模型与BP神经网络的人体识别 | 第48-49页 |
| ·基于apar条形识别人体 | 第49页 |
| ·一种基于人体轮廓宽高比和人头特征的人体识别 | 第49-50页 |
| ·人体个数统计 | 第50-52页 |
| ·人体目标简单动作意图分析 | 第52页 |
| ·系统综合算法研究 | 第52-53页 |
| ·仿真结果分析 | 第53-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·工作展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第64页 |