视频监控中行人异常行为分析研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 视频获取及图像预处理 | 第16-25页 |
| 2.1 视频获取 | 第16-18页 |
| 2.2 颜色空间及转换 | 第18-20页 |
| 2.3 图像预处理 | 第20-24页 |
| 2.3.1 图像噪声 | 第20-21页 |
| 2.3.2 图像滤波 | 第21-22页 |
| 2.3.3 形态学操作 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于VIBE+算法的运动前景提取 | 第25-44页 |
| 3.1 运动目标检测算法概述 | 第25-35页 |
| 3.1.1 帧间差分法 | 第26-28页 |
| 3.1.2 背景减除法 | 第28-31页 |
| 3.1.3 ViBe背景建模算法 | 第31-34页 |
| 3.1.4 算法比较分析 | 第34-35页 |
| 3.2 ViBe+背景建模算法 | 第35-38页 |
| 3.2.1 分割掩码和更新掩码之间的区别 | 第35-36页 |
| 3.2.2 连通域滤波 | 第36页 |
| 3.2.3 传播抑制 | 第36-37页 |
| 3.2.4 适应距离测量和阈值 | 第37页 |
| 3.2.5 检测闪烁像素 | 第37-38页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第38-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于模板匹配的目标跟踪算法 | 第44-55页 |
| 4.1 常用行人跟踪方法 | 第44-45页 |
| 4.2 目标跟踪算法 | 第45-53页 |
| 4.2.1 目标跟踪算法设计 | 第45-46页 |
| 4.2.2 目标特征选择 | 第46-51页 |
| 4.2.3 目标匹配搜索 | 第51-53页 |
| 4.3 实验结果 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 行人异常行为识别 | 第55-75页 |
| 5.1 人体异常行为分析常用方法 | 第55-56页 |
| 5.1.1 基于运动轨迹的分析 | 第55页 |
| 5.1.2 基于人体特征的分析 | 第55-56页 |
| 5.2 特定行人越界行为识别 | 第56-62页 |
| 5.2.1 Canny边缘检测 | 第57-58页 |
| 5.2.2 霍夫变换检测 | 第58-59页 |
| 5.2.3 行人衣服颜色识别 | 第59-61页 |
| 5.2.4 算法测试 | 第61-62页 |
| 5.3 行人跌倒行为识别 | 第62-66页 |
| 5.3.1 基于人体比例的初步跌倒检测判断 | 第63-64页 |
| 5.3.2 基于运动趋势的精准跌倒检测判断 | 第64页 |
| 5.3.3 跌倒检测算法流程 | 第64-65页 |
| 5.3.4 实验结果分析 | 第65-66页 |
| 5.4 行人打斗行为识别 | 第66-74页 |
| 5.4.1 目标距离约束条件 | 第67-68页 |
| 5.4.2 光流方向计算 | 第68-69页 |
| 5.4.3 光流方向直方图 | 第69-72页 |
| 5.4.5 打斗行为检测结果 | 第72-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 全文总结 | 第75-76页 |
| 6.2 展望 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
