基于视频序列的目标跟踪与计数算法的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 智能视频监控技术 | 第8-9页 |
| 1.2 课题研究现状及意义 | 第9-11页 |
| 1.3 论文的主要内容和结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 背景建模及更新算法的研究与实现 | 第13-22页 |
| 2.1 背景建模算法研究 | 第13-17页 |
| 2.1.1 常用背景建模方法 | 第13-15页 |
| 2.1.2 本文的背景建模方法 | 第15-17页 |
| 2.2 背景更新算法研究 | 第17-21页 |
| 2.2.1 基于像素级的背景更新 | 第17-18页 |
| 2.2.2 基于帧级的背景更新 | 第18-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 目标提取与预处理算法研究 | 第22-39页 |
| 3.1 运动目标提取的方法 | 第22-24页 |
| 3.1.1 帧差法 | 第22-23页 |
| 3.1.2 光流法 | 第23页 |
| 3.1.3 背景差分法 | 第23-24页 |
| 3.2 二值化 | 第24-27页 |
| 3.2.1 局部阈值法 | 第25页 |
| 3.2.2 全局阈值法 | 第25-27页 |
| 3.3 数学形态学处理 | 第27-31页 |
| 3.3.1 膨胀运算 | 第28页 |
| 3.3.2 腐蚀运算 | 第28-29页 |
| 3.3.3 开运算 | 第29-30页 |
| 3.3.4 闭运算 | 第30-31页 |
| 3.4 去阴影算法研究 | 第31-36页 |
| 3.4.1 去阴影算法概述 | 第31-35页 |
| 3.4.2 本文采用的去阴影方法 | 第35-36页 |
| 3.5 区域增长与连通区域标记 | 第36-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 运动目标跟踪算法的研究与实现 | 第39-51页 |
| 4.1 运动目标跟踪算法概述 | 第39-41页 |
| 4.1.1 基于模型的跟踪方法 | 第39页 |
| 4.1.2 基于变形模板的跟踪方法 | 第39-40页 |
| 4.1.3 基于特征匹配的跟踪方法 | 第40页 |
| 4.1.4 基于区域的跟踪方法 | 第40-41页 |
| 4.2 CamShift 跟踪算法 | 第41-43页 |
| 4.2.1 MeanShift 算法 | 第41-42页 |
| 4.2.2 CamShift 算法 | 第42-43页 |
| 4.3 基于区域特征匹配的跟踪算法 | 第43-50页 |
| 4.3.1 卡尔曼滤波基本原理 | 第43-45页 |
| 4.3.2 卡尔曼滤波实现跟踪的基本模型 | 第45-46页 |
| 4.3.3 颜色直方图原理 | 第46-47页 |
| 4.3.4 区域特征匹配算法原理 | 第47-49页 |
| 4.3.5 基于区域特征匹配的跟踪算法实验结果 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 目标计数算法的研究与实现 | 第51-55页 |
| 5.1 目标计数算法概述 | 第51页 |
| 5.2 基于虚拟检测线的目标计数方法 | 第51-52页 |
| 5.3 基于区域标记的目标计数方法 | 第52页 |
| 5.4 改进的基于区域标记的目标计数方法 | 第52-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55-56页 |
| 6.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录 发表论文情况 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
