视频图像智能分析系统关键技术研究与实现
| 图目录 | 第1-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-17页 |
| ·研究目的和意义 | 第10-12页 |
| ·智能化视频监控 | 第10-11页 |
| ·智能化视频监控的行业应用 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-15页 |
| ·国内外研究状况 | 第12-13页 |
| ·目前本领域研究的技术热点 | 第13-15页 |
| ·本文研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 系统设计 | 第17-28页 |
| ·系统架构 | 第17-20页 |
| ·系统整体架构 | 第17-19页 |
| ·智能处理系统的功能模块 | 第19-20页 |
| ·系统工作流程 | 第20-26页 |
| ·视频回调 | 第20-21页 |
| ·背景建模 | 第21-23页 |
| ·目标分离 | 第23-26页 |
| ·确定可疑目标 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 背景建模关键技术 | 第28-42页 |
| ·背景建模的基本技术 | 第28-32页 |
| ·帧间差分法中的背景模型 | 第28-30页 |
| ·色彩法中的背景模型 | 第30页 |
| ·基于自适应阀值的背景建模 | 第30-31页 |
| ·背景差分法中的背景模型 | 第31-32页 |
| ·背景初始化的算法设计 | 第32-34页 |
| ·均值模式初始化背景 | 第32-33页 |
| ·颜色模式初始化背景 | 第33-34页 |
| ·算法实现及分析 | 第34页 |
| ·背景更新的算法设计 | 第34-36页 |
| ·基于时间更新背景 | 第35页 |
| ·基于噪声更新背景 | 第35-36页 |
| ·基于不变像素的背景建模算法 | 第36-40页 |
| ·近似颜色模式的均值背景初始化算法 | 第37-39页 |
| ·局部色彩与时间噪声相结合的自适应背景更新算法 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 目标提取关键技术 | 第42-55页 |
| ·前景分离时阀值的确定算法 | 第42-44页 |
| ·OTSU 算法 | 第42-43页 |
| ·算法的实现结果与分析 | 第43-44页 |
| ·静态图像中的目标分离 | 第44-50页 |
| ·静态图像的预处理算法设计 | 第45-46页 |
| ·基于4-邻域的目标分离改进算法 | 第46-50页 |
| ·基于不同特征确定目标的技术 | 第50-53页 |
| ·基于运动特征确定目标 | 第50-52页 |
| ·基于形状特征确定目标 | 第52-53页 |
| ·基于色彩特征确定目标 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 确定可疑目标的算法设计及实现 | 第55-72页 |
| ·与运动状态改变有关的可疑目标确定算法 | 第55-60页 |
| ·算法设计 | 第55-57页 |
| ·算法实现 | 第57-58页 |
| ·算法实现结果分析 | 第58-60页 |
| ·与目标跟踪有关的可疑目标确定算法 | 第60-71页 |
| ·基于目标特征的匹配算法 | 第61页 |
| ·建立目标的匹配函数 | 第61-63页 |
| ·卡尔曼滤波器的设计算法与实现过程 | 第63-67页 |
| ·确定目标后继算法及多种情况分析 | 第67-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 结束语 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 攻读硕士期间的相关科研 | 第81页 |
