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监控场景下的行人检测与跟踪及系统设计

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
1 绪论第9-14页
    1.1 研究背景第9页
    1.2 研究现状第9-11页
        1.2.1 行人检测第10页
        1.2.2 行人跟踪第10-11页
    1.3 行人检测与跟踪技术难点第11-13页
    1.4 本文章节内容安排第13-14页
2 关键技术概述第14-27页
    2.1 颜色模型第14页
    2.2 图像预处理第14-16页
    2.3 特征选取第16-19页
        2.3.1 LBP特征第16-17页
        2.3.2 颜色特征第17页
        2.3.3 HOG特征第17-18页
        2.3.4 融合特征第18-19页
    2.4 主成分分析技术第19页
    2.5 分类器第19-23页
        2.5.1 支持向量机第19-20页
        2.5.2 决策树第20-22页
        2.5.3 Boosting第22-23页
    2.6 运动目标检测技术第23-25页
        2.6.1 背景差分法第23-24页
        2.6.2 帧差法第24-25页
        2.6.3 光流法第25页
    2.7 行人检测与跟踪评价指标第25-27页
        2.7.1 行人检测评价指标第25-26页
        2.7.2 行人跟踪评价指标第26-27页
3 行人检测算法技术研究第27-43页
    3.1 BING二值规范化梯度第27-28页
    3.2 非极大值抑制算法第28页
    3.3 改进的casDPM模型第28-35页
        3.3.1 casDPM模型介绍第28-30页
        3.3.2 基于BING模型的改进第30页
        3.3.3 仿真实验与分析第30-31页
        3.3.4 基于得分信息的Nms改进第31页
        3.3.5 仿真实验与分析第31-32页
        3.3.6 融合的cas-WNms-BING模型第32-34页
        3.3.7 整体效果对比及性能分析第34-35页
        3.3.8 可扩展性验证第35页
    3.4 改进的ACF算法第35-40页
        3.4.1 ACF算法介绍第35-36页
        3.4.2 基于BING模型的改进第36-37页
        3.4.3 仿真实验与分析第37页
        3.4.4 基于得分信息的Nms改进第37-38页
        3.4.5 仿真实验与分析第38页
        3.4.6 融合的NACF-BTNG算法第38-40页
    3.5 实际场景应用第40-42页
        3.5.1 监控测试图像介绍第40页
        3.5.2 casDPM模型阈值选择分析第40-41页
        3.5.3 定性定量分析第41-42页
    3.6 本章小结第42-43页
4 行人跟踪算法技术研究第43-55页
    4.1 行人跟踪技术概述第43-46页
    4.2 典型的CSK跟踪算法第46-49页
        4.2.1 正规化的最小风险化第46-47页
        4.2.2 循环矩阵第47页
        4.2.3 基于核矩阵的密集采样第47页
        4.2.4 快速响应检测第47-48页
        4.2.5 快速计算非线性核第48-49页
    4.3 CSK算法流程及分析第49-50页
        4.3.1 算法流程第49-50页
        4.3.2 算法分析第50页
    4.4 改进的CSK目标跟踪算法第50-52页
    4.5 实验结果与分析第52-54页
    4.6 本章小结第54-55页
5 行人检测与跟踪系统设计第55-61页
    5.1 系统框架介绍第55页
    5.2 系统软件实现第55-60页
        5.2.1 软硬件配置第55页
        5.2.2 系统界面第55-57页
        5.2.3 实验效果第57-60页
    5.3 本章小结第60-61页
6 总结与展望第61-63页
    6.1 本文工作总结第61-62页
    6.2 未来工作展望第62-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-69页
附录第69页

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