基于计算机视觉的人流量统计技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第16-19页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 前景分割和候选区域生成 | 第19-33页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 基于运动分析的前景分割方法 | 第19-26页 |
| 2.2.1 帧间差分法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 光流法 | 第20-22页 |
| 2.2.3 背景差分法 | 第22-26页 |
| 2.3 候选区域生成方法 | 第26-32页 |
| 2.3.1 选择性搜索法 | 第26-28页 |
| 2.3.2 BING方法 | 第28-30页 |
| 2.3.3 边缘框法 | 第30-31页 |
| 2.3.4 三种候选区域生成方法的性能对比 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于边缘连续性和轮廓紧致度的行人检测方法 | 第33-45页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 方法原理 | 第33-39页 |
| 3.2.1 边缘连续性 | 第34-35页 |
| 3.2.2 轮廓紧致度 | 第35页 |
| 3.2.3 模式在特征空间中的分布 | 第35-36页 |
| 3.2.4 支持向量机 | 第36-39页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第39-44页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第39-40页 |
| 3.3.2 评价指标 | 第40-41页 |
| 3.3.3 候选窗口选择 | 第41页 |
| 3.3.4 实验结果分析 | 第41-43页 |
| 3.3.5 对比实验 | 第43-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于改进HOG和SVM的人流量统计方法 | 第45-59页 |
| 4.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.2 方法原理 | 第46-52页 |
| 4.2.1 行人目标检测 | 第46-49页 |
| 4.2.2 行人目标跟踪 | 第49-52页 |
| 4.2.3 双向行人计数 | 第52页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第52-57页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第52页 |
| 4.3.2 HOG特征的参数选择 | 第52-54页 |
| 4.3.3 对比实验 | 第54-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 结束语 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 作者简历 | 第69页 |
