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复杂场景下基于视频的行人流量统计算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 课题的研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状和发展态势第12-14页
    1.3 主要研究内容及技术路线第14-16页
    1.4 本文章节安排第16-17页
第二章 视频图像预处理第17-26页
    2.1 噪声产生机制与去噪第17-21页
        2.1.1 噪声分类及模型第17-18页
        2.1.2 噪声抑制与消除第18-21页
    2.2 图像二值化第21页
    2.3 图像数学形态学处理第21-24页
        2.3.1 腐蚀和膨胀第22-23页
        2.3.2 开运算和闭运算第23-24页
    2.4 边缘检测第24-25页
    2.5 基于数学形态的边缘检测第25页
    2.6 本章小结第25-26页
第三章 高斯背景建模及改进第26-43页
    3.1 高斯背景建模研究进展第26-27页
    3.2 经典高斯背景建模算法第27-34页
        3.2.1 经典高斯建模原理第27-30页
        3.2.2 混合高斯建模步骤及流程第30-33页
        3.2.3 混合高斯背景建模参数设计与分析第33-34页
    3.3 混合高斯背景建模改进方案第34-42页
        3.3.1 融入邻域信息的背景建模第34-38页
        3.3.2 权值学习率动态更新方案第38-42页
    3.4 本章小结第42-43页
第四章 运动目标检测第43-54页
    4.1 目标检测的常用算法第43-45页
        4.1.1 帧间差分法第43-44页
        4.1.2 光流场法第44-45页
        4.1.3 背景差分法第45页
    4.2 背景建模方法及原理第45-48页
        4.2.1 均值背景建模第46-47页
        4.2.2 中值背景建模第47页
        4.2.3 高斯背景建模第47-48页
    4.3 基于图像合成的运动目标检测第48-50页
        4.3.1 三帧差分法提取前景轮廓第48页
        4.3.2 背景建模及更新第48-49页
        4.3.3 运动区域提取及后处理第49-50页
    4.4 实验结果第50-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第五章 目标跟踪算法研究第54-68页
    5.1 经典MEAN-SHIFT算法介绍第54-58页
        5.1.1 目标与候选目标模型描述第54-55页
        5.1.2 相似度度量第55-56页
        5.1.3 目标定位第56-57页
        5.1.4 mean-shift跟踪算法描述及跟踪流程第57-58页
    5.2 结合KALMAN滤波器的MEAN-SHIFT跟踪算法第58-62页
        5.2.1 Kalman滤波器简介第59-61页
        5.2.2 结合Kalman滤波器的mean-shift跟踪算法第61-62页
    5.3 仿真结果及分析第62-67页
    5.4 本章小结第67-68页
第六章 行人流量统计的实现第68-81页
    6.1 复杂场景的定义及算法性能评价指标第68页
    6.2 行人流量统计模块概览第68-72页
        6.2.1 行人检测第69页
        6.2.2 行人跟踪第69-70页
        6.2.3 人数统计第70-71页
        6.2.4 模块整合第71-72页
    6.3 统计精确度介绍与分析第72页
    6.4 实验结果第72-80页
        6.4.1 孤立行人跟踪与计数第74-75页
        6.4.2 多人并排行走时的跟踪与计数第75-76页
        6.4.3 行人进入背景并停止的跟踪与计数第76-77页
        6.4.4 行人快速移动的跟踪与计数第77-79页
        6.4.5 人数统计结果分析及对比第79-80页
    6.5 本章小结第80-81页
第七章 总结与展望第81-83页
    7.1 主要工作及结论第81页
    7.2 不足之处及工作展望第81-83页
致谢第83-84页
参考文献第84-88页
攻硕期间取得的研究成果第88-89页

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