智能视频监控中运动目标检测的算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| ·课题提出背景及研究意义 | 第14-16页 |
| ·视频监控中运动目标检测技术的发展及现状 | 第16-20页 |
| ·生物视觉仿生理论的发展 | 第16页 |
| ·计算机视觉理论的发展 | 第16-17页 |
| ·运动目标检测技术的研究现状 | 第17-19页 |
| ·运动目标检测技术的应用情况 | 第19-20页 |
| ·运动目标检测难点 | 第20-21页 |
| ·本文研究内容 | 第21-24页 |
| 第二章 运动目标检测和跟踪相关技术研究 | 第24-37页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·运动目标检测技术 | 第24-26页 |
| ·目标表征即WHAT问题的解决 | 第26-29页 |
| ·目标跟踪即WHERE问题的解决 | 第29-36页 |
| ·状态估计算法 | 第29-32页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第30-31页 |
| ·粒子滤波算法 | 第31-32页 |
| ·立体视觉运动目标空间定位 | 第32-36页 |
| ·摄像机标定 | 第32-35页 |
| ·双目立体视觉 | 第35-36页 |
| ·结构光立体视觉 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于混合T分布模型的自适应背景建模 | 第37-63页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·高斯多态背景建模的参数估计方法 | 第37-48页 |
| ·GMM标准EM参数估计 | 第38-45页 |
| ·有限混合模型的参数估计 | 第38-42页 |
| ·混合高斯模型 | 第42-45页 |
| ·GMM在线EM参数估计 | 第45-48页 |
| ·基于聚类的背景建模方法 | 第48-50页 |
| ·K-Means算法 | 第48-49页 |
| ·模糊K-Means算法 | 第49-50页 |
| ·自适应混合T-分布(ASMM)背景建模 | 第50-58页 |
| ·问题的提出 | 第50-52页 |
| ·有限混合t分布参数估计 | 第52-56页 |
| ·有限混合t分布模型 | 第52-53页 |
| ·SMM模型参数估计 | 第53-56页 |
| ·周期性ECM2 的SMM模型参数估计 | 第56页 |
| ·初始点的优化选取方法 | 第56-57页 |
| ·ASMM背景建模 | 第57-58页 |
| ·实验结果 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第四章 光照无关运动目标检测 | 第63-89页 |
| ·引言 | 第63-64页 |
| ·阴影检测理论背景 | 第64-69页 |
| ·基于纹理的阴影检测法 | 第65-66页 |
| ·利用NCC进行阴影检测 | 第66-67页 |
| ·利用比率边缘检测阴影 | 第67页 |
| ·基于颜色空间转换的阴影抑制 | 第67-69页 |
| ·HSV域空间转换 | 第67-68页 |
| ·CCM颜色模型 | 第68-69页 |
| ·光照无关图理论 | 第69-75页 |
| ·序列图像本征图的获取 | 第70-71页 |
| ·单幅图像本征图的获取 | 第71-73页 |
| ·黑体辐射理论 | 第71-72页 |
| ·基于黑体辐射理论的光照无关图 | 第72-73页 |
| ·一种光照无关图的获取方法 | 第73-75页 |
| ·基于MEPM光照无关图的阴影去除 | 第75-80页 |
| ·基于改进最小熵法（MEPM）获取光照无关图 | 第75-77页 |
| ·基于MEPM光照无关图的目标检测 | 第77-80页 |
| ·基于连续阈值分割的阴影检测和去除 | 第80-87页 |
| ·阴影的分界特性 | 第80-82页 |
| ·基于连续阈值运动阴影的检测方法 | 第82-83页 |
| ·实验结果 | 第83-87页 |
| ·本章小结 | 第87-89页 |
| 第五章 单目序列图像运动目标跟踪和空间定位 | 第89-104页 |
| ·引言 | 第89-90页 |
| ·基于背景减除和颜色直方图特征的目标跟踪 | 第90-93页 |
| ·背景减除 | 第90页 |
| ·特征匹配 | 第90-93页 |
| ·运动目标定位 | 第93-103页 |
| ·非对称投影的运动目标几何定位算法 | 第94-97页 |
| ·运动目标非对称线性几何成像模型 | 第94-96页 |
| ·运动目标非线性成像计算方法 | 第96-97页 |
| ·摄像机标定及其安装信息的确定 | 第97-98页 |
| ·实验验证 | 第98-103页 |
| ·结语 | 第103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 总结和展望 | 第104-107页 |
| 工作总结 | 第104-105页 |
| 研究展望 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-123页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第123-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 附件 | 第125页 |
