视频图像序列的目标检测与识别及其在勤务监控系统中的应用
| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究现状 | 第13-16页 |
| ·视频监控技术的发展 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·面临的主要问题 | 第15-16页 |
| ·主要研究内容 | 第16页 |
| ·论文章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 运动目标检测的相关技术 | 第18-25页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·图像预处理 | 第18-22页 |
| ·均值滤波器 | 第19-20页 |
| ·高斯滤波器 | 第20-21页 |
| ·中值滤波器 | 第21-22页 |
| ·形态学图像处理 | 第22-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第三章 运动目标检测和提取 | 第25-40页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·常用的运动目标检测方法 | 第25-28页 |
| ·相邻帧差法 | 第26页 |
| ·光流法 | 第26-27页 |
| ·背景帧差法 | 第27页 |
| ·其它检测方法 | 第27-28页 |
| ·基于背景帧差的运动检测 | 第28-33页 |
| ·背景模型的建立和更新 | 第29-30页 |
| ·单高斯分布背景模型 | 第30-31页 |
| ·混合高斯分布背景模型 | 第31-33页 |
| ·基于灰度的目标提取 | 第33-35页 |
| ·基于聚类的目标提取 | 第35-39页 |
| ·C-均值聚类算法 | 第36-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第四章 运动目标识别 | 第40-53页 |
| ·常用的人体识别方法 | 第40-41页 |
| ·基于人体特征和BP神经网络的运动目标识别 | 第41-44页 |
| ·人体的特征参数 | 第41-43页 |
| ·人工神经网络 | 第43-44页 |
| ·BP网络的结构设计 | 第44-46页 |
| ·输入层、输出层的设计 | 第44-45页 |
| ·隐含层节点数目的选择 | 第45-46页 |
| ·激励函数的选择 | 第46页 |
| ·BP网络的学习和训练 | 第46-49页 |
| ·改进的BP算法 | 第49-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第五章 武警勤务监控系统的设计和实现 | 第53-64页 |
| ·监控系统需求分析 | 第53-55页 |
| ·问题描述 | 第53-54页 |
| ·系统目标及功能 | 第54-55页 |
| ·监控系统的总体设计 | 第55-59页 |
| ·系统结构设计 | 第55-56页 |
| ·系统的硬件坏境 | 第56-57页 |
| ·网络协议的选择 | 第57-59页 |
| ·软件系统及原型实现 | 第59-62页 |
| ·软件组成模块 | 第59-60页 |
| ·开发工具简介 | 第60-61页 |
| ·软件原型的实现 | 第61-62页 |
| ·对系统监控效果的评价 | 第62-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结和展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第69页 |
