安防系统中基于视觉的异常行为分析算法研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 摄像机标定 | 第12页 |
| 1.2.2 目标检测 | 第12-13页 |
| 1.2.3 目标跟踪 | 第13-14页 |
| 1.2.4 行为分析 | 第14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 基于单目视觉的坐标转换算法设计 | 第16-25页 |
| 2.1 摄像机成像原理 | 第16-19页 |
| 2.1.1 常用坐标系 | 第16-17页 |
| 2.1.2 摄像机成像模型 | 第17-19页 |
| 2.2 摄像机标定方法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 传统标定方法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 自标定方法 | 第20页 |
| 2.2.3 算法比较和选择 | 第20-21页 |
| 2.3 坐标转换算法设计 | 第21-24页 |
| 2.3.1 实验 | 第21-23页 |
| 2.3.2 实验结果分析 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 目标检测算法设计 | 第25-39页 |
| 3.1 常见目标检测技术 | 第25-30页 |
| 3.1.1 背景减除法 | 第25-26页 |
| 3.1.2 帧间差分法 | 第26-27页 |
| 3.1.3 其他方法 | 第27页 |
| 3.1.4 算法比较和选择 | 第27-30页 |
| 3.2 目标检测算法设计 | 第30-35页 |
| 3.2.1 背景相关处理 | 第30-31页 |
| 3.2.2 模型再匹配 | 第31-33页 |
| 3.2.3 形态学处理和阴影去除 | 第33页 |
| 3.2.4 目标合并和筛选 | 第33-35页 |
| 3.3 目标检测算法结果分析 | 第35-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 目标跟踪算法设计 | 第39-50页 |
| 4.1 常见的目标跟踪技术 | 第39-43页 |
| 4.1.1 Kalman滤波 | 第39-40页 |
| 4.1.2 Meanshift算法 | 第40-42页 |
| 4.1.3 算法比较和选择 | 第42-43页 |
| 4.2 目标跟踪算法设计 | 第43-47页 |
| 4.2.1 建立跟踪模版 | 第45-46页 |
| 4.2.2 自适应调整跟踪窗口 | 第46页 |
| 4.2.3 特征匹配 | 第46-47页 |
| 4.2.4 跟踪模板更新 | 第47页 |
| 4.3 目标跟踪算法结果分析 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 异常行为分析算法设计 | 第50-58页 |
| 5.1 异常行为分析算法设计 | 第50-56页 |
| 5.1.1 区域入侵行为 | 第50-51页 |
| 5.1.2 尾随行为 | 第51-53页 |
| 5.1.3 徘徊行为 | 第53-56页 |
| 5.2 异常行为分析算法结果分析 | 第56-57页 |
| 5.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 异常行为分析原型系统设计与实现 | 第58-66页 |
| 6.1 系统总体设计 | 第58-59页 |
| 6.1.1 系统功能需求 | 第58页 |
| 6.1.2 系统总体架构 | 第58-59页 |
| 6.2 开发环境 | 第59页 |
| 6.3 系统实现 | 第59-61页 |
| 6.3.1 系统界面 | 第59-60页 |
| 6.3.2 模块实现 | 第60-61页 |
| 6.4 系统测试 | 第61-65页 |
| 6.4.1 区域入侵行为 | 第63-64页 |
| 6.4.2 尾随行为 | 第64页 |
| 6.4.3 徘徊行为 | 第64-65页 |
| 6.4.4 性能测试 | 第65页 |
| 6.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第七章 总结与展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第72页 |
