基于视频内容分析的铁路入侵检测研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| ·研究的思路 | 第12-14页 |
| ·本文的结构 | 第14-15页 |
| 2 研究现状综述 | 第15-27页 |
| ·引言 | 第15-16页 |
| ·铁路事故状况综述 | 第16-17页 |
| ·铁路视频监控现状综述 | 第17-19页 |
| ·计算机视觉现状综述 | 第19-26页 |
| ·运动检测 | 第20-21页 |
| ·目标定位跟踪 | 第21-22页 |
| ·跟踪与预测 | 第22-23页 |
| ·目标表示 | 第23-24页 |
| ·动态图像序列的语义理解 | 第24-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 3 铁路入侵物体的定位与跟踪 | 第27-40页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·运动检测 | 第27-36页 |
| ·背景建模 | 第28-32页 |
| ·运动检测 | 第32-36页 |
| ·运动定位与跟踪 | 第36-39页 |
| ·基于轮廓的定位方法 | 第37-38页 |
| ·入侵行为的视觉跟踪 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 4 铁路入侵行为的识别与分析 | 第40-52页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·入侵行为分析处理流程 | 第40-42页 |
| ·视觉感知处理 | 第41页 |
| ·概念化处理 | 第41页 |
| ·形式化的处理 | 第41页 |
| ·自然语言生成 | 第41-42页 |
| ·入侵行为建模与识别 | 第42-48页 |
| ·原子运动 | 第42-43页 |
| ·定位函数 | 第43-44页 |
| ·模型 | 第44-46页 |
| ·目标类别的识别 | 第46-47页 |
| ·入侵行为识别 | 第47-48页 |
| ·报警信息生成 | 第48页 |
| ·入侵轨迹学习 | 第48-49页 |
| ·不确定性处理 | 第48-49页 |
| ·入侵行为预测 | 第49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 5 实验平台的构建 | 第52-60页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·系统设计 | 第52-55页 |
| ·系统功能 | 第52-53页 |
| ·系统工作流程 | 第53-54页 |
| ·系统界面设计 | 第54-55页 |
| ·实验结果 | 第55-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 6 总结 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 学位论文数据集 | 第65页 |
