基于监测视频的出入口人数统计系统研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究背景与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 计数系统整体方案设计 | 第18-25页 |
| 2.1 计数系统需求分析 | 第18-19页 |
| 2.1.1 功能需求 | 第18页 |
| 2.1.2 性能需求 | 第18-19页 |
| 2.2 计数系统整体方案设计 | 第19-21页 |
| 2.2.1 系统总体布局设计 | 第19-20页 |
| 2.2.2 系统整体运行流程图设计 | 第20-21页 |
| 2.2.3 用户交互界面设计 | 第21页 |
| 2.3 系统硬件与软件支持 | 第21-24页 |
| 2.3.1 硬件支持 | 第22页 |
| 2.3.2 软件支持 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 运动目标前景检测 | 第25-40页 |
| 3.1 经典运动目标检测算法 | 第25-29页 |
| 3.1.1 光流法 | 第25-26页 |
| 3.1.2 帧间差分法 | 第26页 |
| 3.1.3 背景减除法 | 第26-29页 |
| 3.2 基于背景减除的自适应目标检测算法 | 第29-33页 |
| 3.2.1 获取初始运动目标区域 | 第29-31页 |
| 3.2.2 背景更新 | 第31-33页 |
| 3.3 前景图像预处理 | 第33-39页 |
| 3.3.1 二值化图像形态学处理 | 第33-35页 |
| 3.3.2 改进的基于HSV空间阴影去除 | 第35-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 目标合并与分割 | 第40-51页 |
| 4.1 运动目标合并 | 第40-44页 |
| 4.1.1 相同运动目标合并 | 第40-42页 |
| 4.1.2 运动目标孔洞修复 | 第42-44页 |
| 4.2 粘连运动目标分割 | 第44-50页 |
| 4.2.1 运动目标粘连判定 | 第44页 |
| 4.2.2 目标团块分割 | 第44-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 行人目标判定 | 第51-60页 |
| 5.1 运动目标常用特征简介 | 第51-53页 |
| 5.1.1 颜色特征 | 第51-52页 |
| 5.1.2 形状特征 | 第52-53页 |
| 5.1.3 纹理特征 | 第53页 |
| 5.2 本文行人目标识别方案设计 | 第53-54页 |
| 5.3 基于Hough变换检测头部特征 | 第54-56页 |
| 5.4 目标腿部运动特征提取 | 第56-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 运动目标跟踪计数 | 第60-71页 |
| 6.1 运动目标跟踪常用算法 | 第60-64页 |
| 6.1.1 均值偏移(Mean-shift)跟踪 | 第60-61页 |
| 6.1.2 卡尔曼滤波器(Kalman)跟踪 | 第61-63页 |
| 6.1.3 粒子滤波器跟踪 | 第63-64页 |
| 6.2 本文运动目标跟踪算法 | 第64-68页 |
| 6.2.1 Kalman滤波预估 | 第65-66页 |
| 6.2.2 基于代价函数完成目标匹配 | 第66-67页 |
| 6.2.3 目标运动状态更新 | 第67-68页 |
| 6.3 计数器人数统计 | 第68-70页 |
| 6.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 总结与展望 | 第71-73页 |
| 总结 | 第71-72页 |
| 展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录 | 第78-86页 |
| 附录一 | 第78-79页 |
| 附录二 | 第79-82页 |
| 附录三 | 第82-86页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第86页 |
