| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·引言 | 第8-10页 |
| ·研究现状及存在的问题 | 第10-11页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文的结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 智能视频监控系统中的目标检测模型及其方法研究 | 第13-39页 |
| ·视频序列中目标检测技术分类研究 | 第13-24页 |
| ·基于背景建模的运动目标检测方法 | 第14-16页 |
| ·基于帧间差分法的运动目标检测方法 | 第16-19页 |
| ·基于光流场计算的运动目标检测方法 | 第19-21页 |
| ·基于机器学习的目标检测方法 | 第21-24页 |
| ·经典的目标检测算法 | 第24-38页 |
| ·基于运动检测的目标检测算法 | 第24-32页 |
| ·基于机器学习的目标检测算法 | 第32-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 区域迭代划分与混合高斯模型相结合的运动目标检测方法 | 第39-49页 |
| ·问题描述 | 第39-40页 |
| ·改进的区域迭代划分方法 | 第40-43页 |
| ·区域间阈值的动态调整 | 第43-44页 |
| ·运动目标细化和背景更新 | 第44-45页 |
| ·实验 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 HOG 特征结合SVM 分类器的前景目标检测 | 第49-61页 |
| ·问题描述 | 第49-50页 |
| ·HOG 特征简介 | 第50-53页 |
| ·SVM 分类器的训练 | 第53-55页 |
| ·检测过程 | 第55-57页 |
| ·实验 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 目标检测技术在智能视频监控系统中的应用 | 第61-68页 |
| ·禁区入侵检测 | 第61-63页 |
| ·行人检测 | 第63-65页 |
| ·密度异常检测 | 第65-68页 |
| 第六章 总结 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 在读期间发表的论文 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
