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蔬菜大棚监控视频处理关键技术的研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
1 绪论第8-13页
    1.1 课题背景第8-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
    1.3 研究内容和意义第11-13页
        1.3.1 研究内容第11页
        1.3.2 研究意义第11-13页
2 运动目标检测第13-37页
    2.1 光流法第13-16页
    2.2 帧差法第16-19页
    2.3 背景减除法第19-37页
        2.3.1 最大-最小值滤波法第20页
        2.3.2 均值滤波法第20-21页
        2.3.3 线性预测法第21-22页
        2.3.4 单高斯模型第22-23页
        2.3.5 混合高斯模型第23-27页
        2.3.6 码书模型第27-37页
3 改进的码书模型第37-70页
    3.1 颜色空间的改进第37-43页
        3.1.1 颜色空间第37-40页
        3.1.2 基于YUV空间的码书模型第40-43页
    3.2 构建对象的改进第43-52页
        3.2.1 基于块的码书模型第43-48页
        3.2.2 双层码书模型第48-52页
    3.3 自适应更新码书模型第52-57页
    3.4 针对光照突变的改进第57-63页
    3.5 填充前景目标空洞第63-70页
        3.5.1 形态学图像处理第63-65页
        3.5.2 空洞填充第65-70页
4 BP神经网络在运动检测中的应用第70-90页
    4.1 人工神经网络第70-74页
    4.2 BP神经网络第74-85页
        4.2.1 BP神经网络原理第74-77页
        4.2.2 BP神经网络的训练和应用过程第77-80页
        4.2.3 BP神经网络的参数第80-84页
        4.2.4 BP神经网络的改进第84-85页
        4.2.5 BP神经网络的应用第85页
    4.3 BP神经网络在前景检测中的应用第85-90页
        4.3.1 提取前景轨迹特征第85-87页
        4.3.2 BP神经网络进行分类第87-90页
5 视频压缩在检测视频中的应用第90-98页
    5.1 视频压缩标准介绍第90-92页
    5.2 视频压缩技术介绍第92-96页
        5.2.1 预测编码第92-95页
        5.2.2 变化编码第95-96页
    5.3 视频压缩在蔬菜大棚监控视频中的应用第96-98页
6 结论第98-99页
7 展望第99-100页
8 参考文献第100-106页
9 致谢第106页

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