公安智能视频系统的研究与实现
中文摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
第1章 绪论 | 第10-16页 |
1.1 前言 | 第10页 |
1.2 智能人脸识别技术的发展现状 | 第10-12页 |
1.3 公安智能人脸识别系统发展现状 | 第12-13页 |
1.4 课题研究背景与研究意义 | 第13-14页 |
1.4.1 研究背景 | 第13页 |
1.4.2 研究意义 | 第13-14页 |
1.5 技术优势 | 第14-15页 |
1.6 论文主要研究内容 | 第15页 |
1.7 论文的组织结构 | 第15-16页 |
第2章 智能视频系统中人脸识别相关技术 | 第16-22页 |
2.1 人脸识别的主要算法 | 第16-18页 |
2.1.1 基于特征脸方法(PCA) | 第16-17页 |
2.1.2 基于向量机算法 | 第17页 |
2.1.3 基于几何特征的算法 | 第17页 |
2.1.4 基于奇异值分解的识别算法 | 第17-18页 |
2.1.5 基于隐马尔可夫模型的算法 | 第18页 |
2.1.6 基于神经网络的算法 | 第18页 |
2.2 本文采用的人脸识别的算法 | 第18-19页 |
2.2.1 卷积神经网络 | 第18-19页 |
2.3 选用OpenCV | 第19-22页 |
2.3.1 创建CSV文件 | 第20-22页 |
第3章 需求分析 | 第22-29页 |
3.1 基本现状 | 第22-25页 |
3.1.1 视频综合系统平台建设情况 | 第22-25页 |
3.2 系统设计原则分析 | 第25-26页 |
3.2.1 统一标准、科学推进原则 | 第25页 |
3.2.2 坚持统筹规划、分步实施原则 | 第25页 |
3.2.3 坚持分类建设、分层管理原则 | 第25-26页 |
3.2.4 坚持资源共享、系统安全原则 | 第26页 |
3.2.5 可扩展性坚持持续发展、深入应用原则 | 第26页 |
3.3 用户需求分析 | 第26-27页 |
3.4 非功能需求 | 第27-29页 |
3.4.1 可靠性与安全性 | 第27-28页 |
3.4.2 标准化与规范性 | 第28页 |
3.4.3 兼容性与开放性 | 第28页 |
3.4.4 扩展性与扩充性 | 第28页 |
3.4.5 系统的易用性 | 第28页 |
3.4.6 系统发散性 | 第28-29页 |
第4章 神经网络与人脸识别 | 第29-35页 |
4.1 人脸识别流程 | 第29-30页 |
4.2 卷积神经网络学习训练算法 | 第30-32页 |
4.3 组建CNN模型 | 第32-33页 |
4.4 参数设置的讨论 | 第33-35页 |
第5章 系统设计 | 第35-47页 |
5.1 设计概述 | 第35页 |
5.2 视频应用专网的设计架构 | 第35-37页 |
5.3 软件技术架构 | 第37-39页 |
5.4 数据存储建设 | 第39-41页 |
5.4.1 平台的基础资源数据 | 第39-40页 |
5.4.2 分布式文件系统 | 第40-41页 |
5.5 系统安全设计 | 第41-42页 |
5.6 系统特性 | 第42页 |
5.7 系统特色 | 第42页 |
5.8 系统配置设计 | 第42-43页 |
5.9 系统应用方式 | 第43-46页 |
5.9.1 配合人员视频摄像机应用 | 第43-44页 |
5.9.2 高清摄像机应用 | 第44页 |
5.9.3 配合移动警务应用 | 第44页 |
5.9.4 独立系统应用 | 第44-45页 |
5.9.5 三级联动设计 | 第45-46页 |
5.10 系统性能设计 | 第46-47页 |
第6章 系统实现与测试 | 第47-58页 |
6.1 系统实现功能 | 第47-52页 |
6.1.1 人员检测 | 第47页 |
6.1.2 实时图片分析 | 第47-48页 |
6.1.3 抓拍查询 | 第48-49页 |
6.1.4 人员入库比对 | 第49页 |
6.1.5 动态检索查询 | 第49-50页 |
6.1.6 动态布防告警 | 第50-51页 |
6.1.7 关注人员标记 | 第51-52页 |
6.2 测试出的问题 | 第52-55页 |
6.2.1 抓拍质量过差 | 第52-54页 |
6.2.2 导入照片质量过差 | 第54页 |
6.2.3 导入照片年限跨度太长 | 第54-55页 |
6.2.4 布控库规模过大 | 第55页 |
6.3 系统实施建议 | 第55-57页 |
6.3.1 保证抓拍图像质量 | 第55页 |
6.3.2 保证导入照片质量 | 第55-56页 |
6.3.3 保证导入照片年限跨度 | 第56页 |
6.3.4 保证布控库针对性 | 第56-57页 |
6.4 该系统应用实例 | 第57-58页 |
第7章 总结与展望 | 第58-59页 |
7.1 总结与展望 | 第58-59页 |
参考文献 | 第59-61页 |
附录 | 第61-66页 |
致谢 | 第66页 |