视频智能分析在工程勘察外业中的应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 视频监控采集技术的发展历程 | 第11-12页 |
| 1.2.2 视频智能分析技术 | 第12-14页 |
| 1.3 论文主要研究内容与结构安排 | 第14-17页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 视频的采集与存储 | 第17-39页 |
| 2.1 工程勘察现场的特点 | 第17-18页 |
| 2.2 视频的采集 | 第18-28页 |
| 2.2.1 视频采集设备的要求 | 第18-21页 |
| 2.2.2 视频采集设备的参数研究 | 第21-26页 |
| 2.2.3 几种视频采集设备的对比 | 第26-28页 |
| 2.3 视频的存储 | 第28-38页 |
| 2.3.1 H.265压缩编码 | 第29-34页 |
| 2.3.2 流媒体 | 第34-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 运动目标检测与跟踪 | 第39-57页 |
| 3.1 运动目标检测 | 第39-42页 |
| 3.1.1 背景减除法 | 第39-40页 |
| 3.1.2 帧间差分法 | 第40-41页 |
| 3.1.3 光流法 | 第41-42页 |
| 3.1.4 三种运动目标检测方法的对比 | 第42页 |
| 3.2 运动目标跟踪 | 第42-56页 |
| 3.2.1 基于MeanShift的目标跟踪算法 | 第42-46页 |
| 3.2.2 基于CamShift的目标跟踪算法 | 第46-48页 |
| 3.2.3 基于粒子滤波的目标跟踪算法 | 第48-51页 |
| 3.2.4 基于模板匹配的目标跟踪算法 | 第51-55页 |
| 3.2.5 四种运动目标跟踪算法的对比 | 第55-56页 |
| 3.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 视频智能分析在工程勘察外业中的应用 | 第57-89页 |
| 4.1 提引器的识别 | 第57-61页 |
| 4.1.1 标记的设置 | 第57页 |
| 4.1.2 标记颜色的选择 | 第57-60页 |
| 4.1.3 标记有效运动区域的划定 | 第60-61页 |
| 4.2 像素与实际尺寸的换算比例 | 第61-63页 |
| 4.3 回次的开始与结束 | 第63-66页 |
| 4.3.1 钻进回次 | 第63页 |
| 4.3.2 提钻过程 | 第63-65页 |
| 4.3.3 回次的开始与结束判定 | 第65-66页 |
| 4.4 钻孔深度 | 第66-69页 |
| 4.5 分析方案的实现 | 第69-80页 |
| 4.5.1 MFC | 第69-70页 |
| 4.5.2 OpenCV简介 | 第70-72页 |
| 4.5.3 OpenCV环境搭建 | 第72-77页 |
| 4.5.4 视频分析的程序界面设计 | 第77-80页 |
| 4.6 程序测试 | 第80-87页 |
| 4.7 本章小结 | 第87-89页 |
| 第五章 总结与展望 | 第89-91页 |
| 5.1 总结 | 第89页 |
| 5.2 不足与展望 | 第89-91页 |
| 致谢 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-99页 |
| 作者简介 | 第99页 |
