基于景深判断的视频行人检测技术研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·行人检测研究现状 | 第8-9页 |
| ·行人检测硬件现状 | 第9页 |
| ·课题研究内容及论文组织结构 | 第9-11页 |
| 2 系统硬件及驱动设计 | 第11-24页 |
| ·硬件设计概述 | 第11页 |
| ·硬件设计 | 第11-16页 |
| ·TMS320DM642处理器的内核 | 第13-14页 |
| ·TMS320DM642的Cache结构 | 第14页 |
| ·TMS320DM642的视频接口 | 第14页 |
| ·TMS320DM642的外部存储接口EMIF | 第14-15页 |
| ·硬件设计结果 | 第15-16页 |
| ·视频采集驱动部分设计 | 第16-19页 |
| ·视频采集类驱动设计 | 第16-18页 |
| ·视频Mini驱动设计 | 第18-19页 |
| ·视频解码芯片部分设计 | 第19-23页 |
| ·视频解码芯片TVP5150概述 | 第19-20页 |
| ·TVP5150驱动设计 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 视频行人检测算法设计 | 第24-43页 |
| ·运动目标检测 | 第24-30页 |
| ·光流法 | 第25-26页 |
| ·帧间差法 | 第26-27页 |
| ·背景差分法 | 第27-30页 |
| ·混合高斯背景建模与前景提取 | 第30-34页 |
| ·混合高斯背景建模 | 第30-32页 |
| ·混合高斯背景模型的更新 | 第32-33页 |
| ·前景目标提取 | 第33-34页 |
| ·行人识别 | 第34-42页 |
| ·形态学处理 | 第34-35页 |
| ·连通区域BLOB标记 | 第35-39页 |
| ·基于Freeman链码的行人头部轮廓特征识别 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 4 景深图像的行人辅助判断 | 第43-56页 |
| ·景深建模综述 | 第43-45页 |
| ·景深探测概述 | 第43页 |
| ·基于LED的景深探测概述 | 第43-44页 |
| ·基于LED景深检测技术优势 | 第44-45页 |
| ·三维空间景深数据采集实现 | 第45-48页 |
| ·景深数据采集机构设计 | 第45-47页 |
| ·三维空间景深图像重构 | 第47-48页 |
| ·多种场景景深图像构建 | 第48-55页 |
| ·无人空间场景下景深图像构建 | 第48-49页 |
| ·单人空间场景下景深图像构建 | 第49-51页 |
| ·有行人遮挡空间场景下景深图像构建 | 第51-53页 |
| ·无行人遮挡空间场景下景深图像构建 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 结果与分析 | 第56-60页 |
| ·测试结果 | 第56-58页 |
| ·结果分析 | 第58-60页 |
| 6 总结及展望 | 第60-61页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
