| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·智能视频监控系统概述 | 第10-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·智能视频监控系统中的关键技术介绍 | 第11-16页 |
| ·本文主要工作及篇章结构 | 第16-18页 |
| ·本文主要工作 | 第16-17页 |
| ·本文结构 | 第17-18页 |
| 第二章 运动目标检测技术 | 第18-31页 |
| ·帧间差分法 | 第18-19页 |
| ·光流法 | 第19-21页 |
| ·背景差分法 | 第21-30页 |
| ·加权更新法 | 第23-24页 |
| ·高斯法背景建模 | 第24-26页 |
| ·混合高斯法背景建模 | 第26-29页 |
| ·改进的混合高斯算法 | 第29-30页 |
| ·本章小节 | 第30-31页 |
| 第三章 Camshift与Kalman目标跟踪技术 | 第31-47页 |
| ·图像颜色空间 | 第31-34页 |
| ·RGB颜色空间 | 第32-33页 |
| ·HSV颜色空间 | 第33页 |
| ·颜色空间模型的转换 | 第33-34页 |
| ·直方图反向投影 | 第34-36页 |
| ·Meanshift算法 | 第36-38页 |
| ·Camshift算法 | 第38-40页 |
| ·Camshift算法流程 | 第38-39页 |
| ·Camshift算法白适应调整窗口的原理 | 第39-40页 |
| ·Kalman滤波算法对Camshift算法的改进 | 第40-45页 |
| ·Kalman滤波器介绍 | 第40-43页 |
| ·用Kalman滤波器做运动估计 | 第43-44页 |
| ·Camshift与Kalman结合的目标跟踪算法 | 第44-45页 |
| ·Camshift与Kalman滤波器结合目标跟踪算法的不足 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于运动检测的目标跟踪算法改进 | 第47-62页 |
| ·运动掩码图 | 第47-49页 |
| ·运动掩码图的概念 | 第47-48页 |
| ·运动掩码图的计算 | 第48-49页 |
| ·基于运动检测的目标选择与颜色直方图计算 | 第49-52页 |
| ·基于运动检测的反向投影改进 | 第52-54页 |
| ·遮挡与相似背景干扰的检测 | 第54-59页 |
| ·搜索窗口变化 | 第55-56页 |
| ·遮挡与背景干扰的检测 | 第56-57页 |
| ·目标遮挡与背景干扰的解决 | 第57-59页 |
| ·目标丢失处理 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第62-71页 |
| ·目标检测算法实验分析 | 第62-64页 |
| ·目标跟踪算法实验分析 | 第64-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
