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基于双摄像机视频的生物水质预警系统的研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
引言第10-11页
1 绪论第11-14页
    1.1 选题的背景及意义第11页
    1.2 生物式水质监测研究现状第11-12页
    1.3 本文研究内容和章节安排第12-14页
2 监测平台的搭建及毒性实验第14-16页
    2.1 硬件平台的组成第14页
    2.2 实验准备第14-15页
    2.3 本章小结第15-16页
3 运动目标检测第16-31页
    3.1 主要的目标检测算法第16-17页
    3.2 本文中的目标检测算法第17-27页
        3.2.1 摄像机标定第18页
        3.2.2 混合高斯背景建模原理第18-20页
        3.2.3 中值滤波第20页
        3.2.4 自适应OTSU阈值选择第20-23页
        3.2.5 形态学处理第23-26页
        3.2.6 连通域标记和提取第26-27页
    3.3 实验结果第27-30页
    3.4 本章小结第30-31页
4 目标跟踪第31-43页
    4.1 搜索算法第31页
    4.2 数据关联第31-33页
    4.3 本文中的跟踪算法第33-41页
        4.3.1 个体鱼跟踪第33-34页
        4.3.2 鱼群跟踪第34-36页
        4.3.3 同目标关联第36-41页
    4.4 实验结果第41-42页
    4.5 本章小结第42-43页
5 鱼群体和个体的行为特征量化第43-55页
    5.1 群体参数第43-46页
    5.2 个体参数第46-47页
    5.3 行为参数结果分析第47-53页
        5.3.1 群体特征参数第47-50页
        5.3.2 个体特征参数第50-52页
        5.3.3 二维参数和三维参数的对比第52-53页
    5.4 本章小结第53-55页
6 基于PSO-SVM异常检测的水质预警方法的研究第55-61页
    6.1 SVM算法介绍第55-57页
        6.1.1 模型建立第56-57页
    6.2 粒子群优化算法介绍第57页
    6.3 基于PSO-SVM的水质预警模型第57-58页
    6.4 实验结果及分析第58-60页
        6.4.1 三种优化参数方法的比较第58-59页
        6.4.2 二维、三维群体参数,合并单条行为参数 的分类结果比较第59-60页
    6.5 本章小结第60-61页
7 总结与展望第61-62页
    7.1 本文总结第61页
    7.2 今后展望第61-62页
参考文献第62-65页
在校研究成果第65-66页
致谢第66页

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