| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1. 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2. 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3. 论文研究内容 | 第11页 |
| 1.4. 论文组织与结构 | 第11-13页 |
| 2 智能视频监控系统相关技术研究 | 第13-20页 |
| 2.1. 视频监控系统发展史 | 第13-14页 |
| 2.2. 智能视频监控系统 | 第14-19页 |
| 2.2.1. 智能视频监控系统架构 | 第14-15页 |
| 2.2.2. 智能视频监控系统的工作原理 | 第15页 |
| 2.2.3. 智能视频监控系统的基本功能 | 第15-16页 |
| 2.2.4. 智能视频监控系统的优势 | 第16-18页 |
| 2.2.5. 智能视频监控系统主要解决的问题 | 第18-19页 |
| 2.3. 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 基于自适应SILTP算子的图像纹理特征提取的研究 | 第20-33页 |
| 3.1. 局部二值模式 | 第20-26页 |
| 3.1.1. 直方图与累积直方图 | 第20-21页 |
| 3.1.2. 基本LBP算子 | 第21-22页 |
| 3.1.3. 多尺度LBP算子 | 第22-24页 |
| 3.1.4. LBP算子的旋转不变性 | 第24-25页 |
| 3.1.5. LBP算子的等价模式 | 第25-26页 |
| 3.2. LTP算子 | 第26-27页 |
| 3.3. SILTP算子 | 第27-30页 |
| 3.4. 自适应的SILTP算子 | 第30-32页 |
| 3.5. 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 基于自适应SILTP算子的运动检测的研究 | 第33-46页 |
| 4.1. 运动检测概述 | 第33页 |
| 4.2. 背景建模 | 第33-39页 |
| 4.2.1. 中值法背景建模 | 第34页 |
| 4.2.2. 均值法背景建模 | 第34页 |
| 4.2.3. 卡尔曼滤波器模型 | 第34-35页 |
| 4.2.4. 单高斯分布模型 | 第35-36页 |
| 4.2.5. 混合高斯背景建模 | 第36-39页 |
| 4.3. 基于自适应SILTP算子的混合高斯背景建模 | 第39-45页 |
| 4.3.1. 图像预处理 | 第39-40页 |
| 4.3.2. 背景建模 | 第40-42页 |
| 4.3.3. 前景检测 | 第42-45页 |
| 4.4. 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 智能视频监控系统的设计与实现 | 第46-61页 |
| 5.1. 体系架构设计 | 第46-52页 |
| 5.1.1. 图像采集设计 | 第47页 |
| 5.1.2. 设备管理层设计 | 第47-49页 |
| 5.1.3. 智能分析层设计 | 第49-51页 |
| 5.1.4. 应用展示层设计 | 第51-52页 |
| 5.2. 网络拓扑结构设计 | 第52-54页 |
| 5.3. 类的建模 | 第54页 |
| 5.4. 基于自适应SILTP算子的运动检测算法设计 | 第54-55页 |
| 5.5. 智能视频监控系统实现 | 第55-60页 |
| 5.5.1. 主视图 | 第55-57页 |
| 5.5.2. 设备管理视图 | 第57页 |
| 5.5.3. 监控点导入视图 | 第57-58页 |
| 5.5.4. 检测配置视图 | 第58-59页 |
| 5.5.5. 基于SILTP算子的入侵检测效果图 | 第59-60页 |
| 5.6. 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1. 论文总结 | 第61页 |
| 6.2. 论文展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 附录 | 第69页 |
