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基于全景视觉的自动扶梯节能及智能监控系统

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第1章 绪论第12-18页
   ·研究背景第12-14页
   ·国内外研究现状第14-15页
   ·研究目的与意义第15页
   ·研究内容第15-17页
   ·论文章节安排第17页
   ·本章小结第17-18页
第2章 人体对象建模与分割第18-40页
   ·引言第18页
   ·基于运动前景的人体对象检测第18-25页
     ·运动目标检测算法概述第18-22页
     ·混合高斯背景建模思想第22-23页
     ·阴影抑制第23-24页
     ·连通区域填充第24页
     ·消除孤立点第24-25页
   ·基于模型的人体检测第25-33页
     ·级联Adaboost 分类器第26-30页
     ·HOG 人体特征提取第30-33页
   ·基于混合高斯差分的HOG 特征人体检测方法第33-36页
     ·连通区域的分割校正第34-35页
     ·前景点区域内HOG 检测第35-36页
     ·合并检测框第36页
   ·实验结果与分析第36-39页
     ·基于混合高斯的HOG 人体对象提取效果图第36-37页
     ·人体对象提取精度对比第37-38页
     ·执行速度对比第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第3章 自动扶梯节能设计与实现第40-47页
   ·引言第40页
   ·自动扶梯检测区域定制第40-41页
   ·节能系统原理图第41-42页
   ·节能控制流程图第42-43页
   ·自动扶梯节能控制实现第43-45页
   ·实验结果第45-46页
   ·本章小结第46-47页
第4章 人体对象跟踪与异常行为检测第47-63页
   ·引言第47页
   ·人体对象跟踪第47-56页
     ·基于金字塔模型的Lucas-Kanade 光流稀疏迭代法第49-52页
     ·卡尔曼预测算法第52-54页
     ·结合卡尔曼预测的光流算法跟踪第54-56页
   ·越界检测第56-57页
   ·逆向检测第57-60页
     ·根据轨迹中心点判断第58页
     ·光流归化方向判断法第58-60页
   ·跌倒行为识别第60-62页
   ·本章小结第62-63页
第5章 系统实现第63-71页
   ·引言第63页
   ·系统架构及模块介绍第63-64页
   ·系统实现第64-70页
     ·系统开发环境第64-65页
     ·系统软件模块实现第65-68页
     ·系统界面介绍第68-70页
   ·本章小结第70-71页
第6章 总结与展望第71-73页
   ·总结第71页
   ·展望第71-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-78页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第78页

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