| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 智能监控的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 智能监控中关键技术及研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 运动目标检测技术的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 多目标跟踪技术的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.3 入侵行为判别技术的研究现状 | 第16页 |
| 1.4 主要研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 系统整体设计 | 第18-22页 |
| 2.1 系统构成 | 第18-20页 |
| 2.2 系统模块介绍 | 第20-22页 |
| 第3章 目标检测算法的研究与实现 | 第22-40页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 运动目标的初步检测 | 第22-28页 |
| 3.2.1 常用运动目标检测算法概述 | 第22-24页 |
| 3.2.2 运动目标检测算法的比较分析 | 第24-25页 |
| 3.2.3 基于混合高斯模型的背景减除法 | 第25-28页 |
| 3.3 连通区域的提取、图像去噪 | 第28-32页 |
| 3.3.1 形态学处理 | 第28-30页 |
| 3.3.2 漫水填充法 | 第30-32页 |
| 3.4 运动目标投射阴影的去除 | 第32-39页 |
| 3.4.1 阴影概念及分类 | 第32页 |
| 3.4.2 基于HSV颜色空间的阴影去除 | 第32-35页 |
| 3.4.3 基于质心估计与阴影投射密度的阴影去除法 | 第35-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于帧间辨识矩阵的多目标跟踪 | 第40-57页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 基于帧间辨识矩阵的多目标跟踪算法 | 第40-50页 |
| 4.2.1 帧间辨识矩阵的构建 | 第41-43页 |
| 4.2.2 多目标的运动状态分析 | 第43-44页 |
| 4.2.3 基于帧间辨识矩阵的多目标跟踪 | 第44-50页 |
| 4.3 基于SURF特征的目标重匹配 | 第50-52页 |
| 4.4 运动轨迹的绘制及优化 | 第52-53页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第53-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 基于向量叉积的入侵行为判别 | 第57-67页 |
| 5.1 引言 | 第57页 |
| 5.2 设定警戒区域及安全通道线 | 第57-58页 |
| 5.3 基于向量叉积的越界行为及越界方向判别 | 第58-62页 |
| 5.3.1 基于向量叉积的越界行为判别 | 第58-61页 |
| 5.3.2 基于向量叉积的越界方向判别 | 第61-62页 |
| 5.4 构建入侵行为模型及制定入侵行为规则 | 第62-63页 |
| 5.5 判别目标的入侵行为 | 第63-65页 |
| 5.6 实验结果 | 第65-66页 |
| 5.7 本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 综合实验结果分析 | 第67-74页 |
| 6.1 智能监控系统的界面设计 | 第67页 |
| 6.2 多运动目标的实时检测与跟踪测试 | 第67-70页 |
| 6.3 投射阴影的干扰测试 | 第70-72页 |
| 6.4 多目标的入侵行为判别测试 | 第72-73页 |
| 6.5 实时性测试 | 第73-74页 |
| 第7章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |