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平安城市视频监控系统中异常行为识别技术研究与实现

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第9-12页
    1.1 文章研究背景与意义第9-10页
    1.2 城市安防视频监控的研究与发展现状第10-11页
    1.3 论文组织结构第11-12页
第二章 视频监控及图像预处理技术第12-24页
    2.1 视频流介绍第12-13页
        2.1.1 视频流系统构成第12页
        2.1.2 视频流优点第12-13页
    2.2 图像处理技术第13-23页
        2.2.1 颜色空间技术第13-15页
        2.2.2 图像平滑处理第15-16页
        2.2.3 图像的形态学处理第16-21页
        2.2.4 图像阈值化第21-23页
    2.3 本章小结第23-24页
第三章 运动目标检测第24-49页
    3.1 前景提取方法第24-31页
        3.1.1 相邻帧差法第24-26页
        3.1.2 光流法第26-30页
        3.1.3 背景差分法第30-31页
    3.2 混合高斯模型第31-36页
    3.3 CodeBook模型第36-37页
    3.4 自适应三层混合高斯模型第37-47页
        3.4.1 模型介绍第38-40页
        3.4.2 阴影消除算法第40-42页
        3.4.3 自适应学习率算法第42-43页
        3.4.4 全局灰度平均值算法第43-45页
        3.4.5 八邻域相关性去噪算法第45-47页
    3.5 自适应三层混合高斯模型算法性能分析第47-48页
    3.6 本章小结第48-49页
第四章 人体运动目标检测第49-64页
    4.1 特征提取算法介绍第49-52页
        4.1.1 特征提取的定义第49-50页
        4.1.2 特征提取方法第50-52页
    4.2 运动目标轮廓提取第52-53页
        4.2.1 序列第52-53页
        4.2.2 轮廓查找第53页
    4.3 实验方法介绍第53-63页
        4.3.1 基于目标轮廓特征的异常行为识别第53-55页
        4.3.2 前景运动异常检测第55-59页
        4.3.3 区域光流特征检测第59-63页
    4.4 本章小结第63-64页
第五章 系统设计与实现第64-70页
    5.1 相关开发技术介绍第64-66页
        5.1.1 Opencv计算机视觉库第64-65页
        5.1.2 城市安防视频监控的组成结构第65-66页
    5.2 系统界面第66-68页
        5.2.1 系统主界面介绍第67页
        5.2.2 界面说明第67-68页
    5.3 实验结果与分析第68-70页
第六章 总结与展望第70-72页
    6.1 工作总结第70页
    6.2 未来展望第70-72页
参考文献第72-74页
致谢第74页

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