视频监控中人体特定异常动作行为检测方法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 存在的问题 | 第11页 |
| 1.3 研究目标及意义 | 第11-12页 |
| 1.4 本文主要研究工作 | 第12页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关理论及技术基础 | 第14-21页 |
| 2.1 人体行为识别框架 | 第14页 |
| 2.2 主要目标检测技术 | 第14-16页 |
| 2.2.1 帧间差分法 | 第14-15页 |
| 2.2.2 背景建模法 | 第15-16页 |
| 2.2.3 光流法 | 第16页 |
| 2.2.4 三种方法对比 | 第16页 |
| 2.3 图像预处理 | 第16-17页 |
| 2.3.1 图像灰度化 | 第16-17页 |
| 2.3.2 二值化 | 第17页 |
| 2.4 图像特征 | 第17-19页 |
| 2.4.1 颜色特征 | 第17-18页 |
| 2.4.2 形状特征 | 第18-19页 |
| 2.5 人体行为检测概述 | 第19-20页 |
| 2.5.1 人体行为检测的界定 | 第19页 |
| 2.5.2 人体行为检测方法总结 | 第19-20页 |
| 2.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 人体特定异常行为分析和检测方法的研究 | 第21-38页 |
| 3.1 针对人体异常行为检测方法适用性的基本约束 | 第21页 |
| 3.2 人体异常行为分析 | 第21-24页 |
| 3.2.1 跌倒行为分析 | 第22-23页 |
| 3.2.2 徘徊行为分析 | 第23-24页 |
| 3.3 基于背景建模法对运动人体目标提取 | 第24-26页 |
| 3.3.1 图像预处理 | 第24页 |
| 3.3.2 背景模型初始化 | 第24-25页 |
| 3.3.3 人体目标提取 | 第25-26页 |
| 3.3.4 背景模型更新 | 第26页 |
| 3.4 运动人体标识及特征算子定义 | 第26-31页 |
| 3.4.1 运动人体标识 | 第27-28页 |
| 3.4.2 特征算子的定义 | 第28-31页 |
| 3.5 跌倒行为检测方法 | 第31-34页 |
| 3.6 徘徊行为检测方法 | 第34-37页 |
| 3.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 人体特定异常动作行为检测方法的程序实现 | 第38-46页 |
| 4.1 实现技术 | 第38页 |
| 4.2 人体目标检测与标识的程序实现 | 第38-42页 |
| 4.2.1 预处理 | 第40页 |
| 4.2.2 人体口标检测 | 第40-42页 |
| 4.3 跌倒和徘徊行为检测算法的程序实现 | 第42-45页 |
| 4.3.1 特征算子计算 | 第42-44页 |
| 4.3.2 跌倒和徘徊行为判断 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 实验分析 | 第46-53页 |
| 5.1 实验环境 | 第46页 |
| 5.2 实验步骤 | 第46-47页 |
| 5.3 跌倒行为测试 | 第47-50页 |
| 5.4 徘徊行为测试 | 第50-52页 |
| 5.5 同类研究成果对比 | 第52页 |
| 5.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
