| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国内外研究成果 | 第12页 |
| ·国内外的客流量检测方法 | 第12-14页 |
| ·本文主要工作和内容安排 | 第14-16页 |
| ·本文主要工作 | 第14-15页 |
| ·各章节内容安排 | 第15-16页 |
| 第2章 视频图像分割的相关理论基础 | 第16-23页 |
| ·基于时间域的视频图像分割 | 第16-17页 |
| ·减背景法 | 第16页 |
| ·帧间差分法 | 第16页 |
| ·光流法 | 第16-17页 |
| ·基于空间域的视频图像分割 | 第17-22页 |
| ·基于阈值的分割算法 | 第17页 |
| ·基于边缘的图像分割算法 | 第17-21页 |
| ·基于区域的图像分割算法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于边缘检测与Hough变换的人头检测统计方法 | 第23-37页 |
| ·基于边缘检测与Hough变换人头检测统计原理 | 第23-24页 |
| ·基于边缘检测与Hough变换人头检测统计流程 | 第24-35页 |
| ·预处理 | 第24-27页 |
| ·改进后的Canny边缘检测算法 | 第27-31页 |
| ·Hough变换检测人头 | 第31-34页 |
| ·基于空间区域网格化人头统计 | 第34-35页 |
| ·实验结果对比分析 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于多特征信息人头检测统计方法 | 第37-53页 |
| ·基于多特征信息人头检测统计方法原理 | 第37页 |
| ·基于多特征信息人头检测统计方法流程 | 第37-51页 |
| ·基于头发灰度信息人头检测 | 第37-45页 |
| ·基于肤色信息人头检测 | 第45-49页 |
| ·人头统计 | 第49-51页 |
| ·实验结果对比分析 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 车厢客流量检测系统关键模块设计与实现 | 第53-66页 |
| ·需求描述 | 第53-54页 |
| ·铁路客车车厢网络化视频监控系统需求 | 第53-54页 |
| ·车厢客流量检测模块需求 | 第54页 |
| ·车厢客流量检测模块设计 | 第54-56页 |
| ·整体结构 | 第54页 |
| ·主要部分具体结构设计 | 第54-56页 |
| ·软硬件配置环境 | 第56页 |
| ·车厢客流量检测模块实现主要流程 | 第56-64页 |
| ·图像采集 | 第56页 |
| ·人头检测 | 第56-63页 |
| ·人头统计 | 第63-64页 |
| ·异常检测及文件写入 | 第64页 |
| ·系统运行结果 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 总结与展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参与项目 | 第73页 |