| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·国内外研究成果概述 | 第9-10页 |
| ·国内外人流计数方法概述 | 第10-12页 |
| ·本文主要工作 | 第12-14页 |
| 第2章 人流目标检测、预处理及背景维护 | 第14-29页 |
| ·系统概述 | 第14-17页 |
| ·系统流程 | 第14-15页 |
| ·相机环境设置 | 第15-17页 |
| ·人流目标检测算法研究 | 第17-21页 |
| ·光流法 | 第17-19页 |
| ·帧间差分法 | 第19-20页 |
| ·背景差分法 | 第20页 |
| ·本文目标检测方法 | 第20-21页 |
| ·人流目标图像预处理 | 第21-26页 |
| ·图像目标阴影去除 | 第21-22页 |
| ·图像滤波去噪 | 第22-26页 |
| ·背景更新算法研究 | 第26-28页 |
| ·传统背景模型 | 第26-27页 |
| ·基于临时背景和永久背景的二级背景模型 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 单帧图像的人流计数算法研究 | 第29-50页 |
| ·基于肤色模型的人头计数算法 | 第29-34页 |
| ·基于YC gCr颜色空间的人脸检测算法 | 第29-32页 |
| ·基于 XYZ 与 HSV 颜色空间的人头识别算法 | 第32-34页 |
| ·基于 Hough 变换的人头识别、计数算法 | 第34-36页 |
| ·本文人流计数算法 | 第36-49页 |
| ·左右重叠情况的人流计数 | 第36-42页 |
| ·VP 图像分割算法 | 第37-39页 |
| ·基于人体几何学的人头识别算法(BFR) | 第39-42页 |
| ·前后重叠情况的人流计数 | 第42-47页 |
| ·基于帧间差分的目标分割再还原算法 | 第42-45页 |
| ·T 型算法 | 第45-47页 |
| ·混合情况下的人流计数 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于图像序列的多证据人流计数算法研究 | 第50-58页 |
| ·基于相似度函数的目标跟踪匹配算法 | 第50-53页 |
| ·多证据分析计数算法 | 第53-54页 |
| ·大密度行人流量估计算法 | 第54-57页 |
| ·肤色发色证据 | 第54-55页 |
| ·像素累计证据 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 基于视频分析的多目标人流自动计数实验及结果 | 第58-73页 |
| ·实验环境 | 第58页 |
| ·实验结果 | 第58-72页 |
| ·不同情况下的行人计数 | 第58-66页 |
| ·不同方法结果对比 | 第66-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·结论 | 第73-74页 |
| ·未来展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 附录 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第82页 |