实时视频监控人数统计关键技术研究
| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第13-14页 |
| ·视频人数统计技术研究现状 | 第14-16页 |
| ·论文安排 | 第16-18页 |
| 第二章 视频人数统计信息处理算法概述 | 第18-29页 |
| ·模型假设及信息处理算法流程 | 第18-20页 |
| ·实验场景简介 | 第18-19页 |
| ·对象的物理模型 | 第19页 |
| ·视频人数统计信息处理算法流程 | 第19-20页 |
| ·运动目标检测 | 第20-24页 |
| ·帧间差分法 | 第20-21页 |
| ·光流法 | 第21-22页 |
| ·模板匹配法 | 第22-23页 |
| ·基于学习的方法 | 第23页 |
| ·背景差分法 | 第23-24页 |
| ·运动目标跟踪 | 第24-26页 |
| ·基于模型的跟踪方法 | 第24-25页 |
| ·基于区域的跟踪方法 | 第25页 |
| ·基于轮廓的跟踪方法 | 第25页 |
| ·基于特征的跟踪方法 | 第25-26页 |
| ·视频运动目标计数方法 | 第26-27页 |
| ·视频人数统计算法关键问题描述 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于分块建模的背景估计方法研究 | 第29-45页 |
| ·背景估计模型概述 | 第29-31页 |
| ·高斯混合模型 | 第31-35页 |
| ·单高斯背景模型 | 第31-32页 |
| ·高斯混合模型 | 第32-35页 |
| ·选择性背景更新模型及其改进 | 第35-40页 |
| ·选择性背景更新模型算法原理 | 第35-38页 |
| ·基于后处理及跟踪反馈的模型改进方法 | 第38-40页 |
| ·基于分块建模的背景估计方法 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于背景差分的运动目标检测方法研究 | 第45-62页 |
| ·基于背景差分的前景提取算法 | 第45-48页 |
| ·基本原理 | 第45-46页 |
| ·灰度背景差分与彩色背景差分 | 第46-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-48页 |
| ·二值形态学滤波 | 第48-51页 |
| ·腐蚀与膨胀 | 第49-50页 |
| ·差分图像的滤波结果 | 第50-51页 |
| ·阴影去除 | 第51-59页 |
| ·常用的阴影检测算法 | 第52-54页 |
| ·本课题实验场景阴影的特点 | 第54-55页 |
| ·基于归一化颜色模型的阴影去除算法 | 第55-56页 |
| ·实验结果及分析 | 第56-59页 |
| ·分裂目标的合并 | 第59-61页 |
| ·算法原理 | 第59-60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于区域特征的目标跟踪方法研究 | 第62-84页 |
| ·引言 | 第62-63页 |
| ·基于区域特征的目标跟踪算法 | 第63-69页 |
| ·连通域标记 | 第63-64页 |
| ·区域特征参数提取 | 第64-65页 |
| ·区域跟踪算法原理 | 第65-68页 |
| ·实验结果及分析 | 第68-69页 |
| ·静态遮挡情况下目标跟踪方法研究 | 第69-73页 |
| ·静态遮挡的处理 | 第69-71页 |
| ·算法仿真关键问题讨论 | 第71-72页 |
| ·实验结果及分析 | 第72-73页 |
| ·动态遮挡情况下目标跟踪方法研究 | 第73-80页 |
| ·动态遮挡问题 | 第73-74页 |
| ·动态遮挡的解决方法 | 第74-77页 |
| ·运动估计方法 | 第77-78页 |
| ·实验结果及分析 | 第78-80页 |
| ·跟踪反馈对背景更新的作用 | 第80-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第六章 基于轨迹分析的目标计数方法研究 | 第84-92页 |
| ·基于轨迹分析的人数统计方法 | 第84-89页 |
| ·算法原理 | 第84-86页 |
| ·实验结果及分析 | 第86-89页 |
| ·视频监控人数统计算法测试 | 第89-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 第七章 结束语 | 第92-94页 |
| ·论文研究工作总结 | 第92页 |
| ·进一步研究计划 | 第92-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-100页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第100页 |
