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基于计算机视觉的鹦鹉临震行为关键技术的研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 智能视频分析技术的研究现状第12页
        1.2.2 动物行为分析的研究现状第12-13页
    1.3 研究目的及意义第13-14页
    1.4 本文研究内容第14-15页
    1.5 论文章节安排第15-16页
    1.6 本章小结第16-17页
第2章 系统总体设计第17-21页
    2.1 引言第17页
    2.2 系统设计思想第17页
    2.3 系统硬件与软件设计第17-20页
        2.3.1 系统的硬件部分第17-18页
        2.3.2 系统软件架构设计第18-19页
        2.3.3 主要功能模块介绍第19-20页
    2.4 本章小结第20-21页
第3章 目标的检测跟踪第21-34页
    3.1 引言第21页
    3.2 图像处理第21-25页
        3.2.1 图像的颜色模型第21-23页
        3.2.2 图像的去噪第23-25页
    3.3 目标检测第25-30页
        3.3.1 常用的目标提取方法第25-28页
        3.3.2 改进型的背景差分法第28-30页
    3.4 目标跟踪第30-31页
    3.5 实验结果及分析第31-33页
        3.5.1 目标提取算法实验结果比较第31-32页
        3.5.2 阴影消除实验结果及分析第32-33页
    3.6 本章小结第33-34页
第4章 鹦鹉的形态识别第34-42页
    4.1 引言第34页
    4.2 鹦鹉的形态描述第34-37页
        4.2.1 外接椭圆第35-36页
        4.2.2 Hu矩第36-37页
    4.3 鹦鹉的形态的分类第37-39页
        4.3.1 支持向量机的分析方法第37页
        4.3.2 朴素贝叶斯的分类方法第37-39页
    4.4 实验结果及分析第39-41页
    4.5 本章小结第41-42页
第5章 鹦鹉的行为分析第42-54页
    5.1 引言第42页
    5.2 常用的行为分析方法第42-44页
    5.3 本文行为分析方法第44-49页
        5.3.1 鹦鹉的跳动的行为分析第44-45页
        5.3.2 鹦鹉的饮食行为分析第45-46页
        5.3.3 鹦鹉行为规律的分析第46-49页
    5.4 实验结果及分析第49-53页
    5.5 本章小结第53-54页
第6章 系统实现第54-58页
    6.1 引言第54页
    6.2 系统开发环境及其相关技术的介绍第54-55页
    6.3 主要模块实现第55-56页
        6.3.1 视频图像采集模块第55页
        6.3.2 鹦鹉对象的检测跟踪模块第55-56页
        6.3.3 鹦鹉的形态识别和行为分析模块第56页
    6.4 系统界面介绍第56-57页
    6.5 本章小结第57-58页
第7章 总结与展望第58-61页
    7.1 总结第58-59页
    7.2 展望第59-61页
参考文献第61-64页
致谢第64-65页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第65页

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