| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 关键技术研究发展现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 目标检测研究的发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 目标跟踪研究的发展现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 行人检测与跟踪技术的发展现状 | 第14-15页 |
| 1.3 存在的问题以及难点分析 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 行人监控系统设计与分析 | 第18-24页 |
| 2.1 系统需求分析 | 第18页 |
| 2.2 系统组成 | 第18-19页 |
| 2.2.1 硬件组成 | 第18-19页 |
| 2.2.2 软件工具 | 第19页 |
| 2.3 系统设计 | 第19-20页 |
| 2.3.1 模块组成 | 第19-20页 |
| 2.4 程序设计 | 第20-22页 |
| 2.4.1 软件总体设计 | 第20-21页 |
| 2.4.2 软件模块设计 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 目标检测研究 | 第24-32页 |
| 3.1 基本运动目标检测方法 | 第24-26页 |
| 3.1.1 背景差分法 | 第24-25页 |
| 3.1.2 帧差法 | 第25-26页 |
| 3.1.3 光流法 | 第26页 |
| 3.2 动态背景下运动目标检测 | 第26-29页 |
| 3.2.1 背景运动补偿 | 第26-28页 |
| 3.2.2 改进的三帧差分法 | 第28-29页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第29-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 人形目标识别 | 第32-38页 |
| 4.1 人形目标特征选择 | 第32-33页 |
| 4.2 人形目标特征提取 | 第33-35页 |
| 4.2.1 确定目标边界 | 第33-34页 |
| 4.2.2 提取目标的周长 | 第34页 |
| 4.2.3 计算目标的长宽比 | 第34页 |
| 4.2.4 计算目标的矩形度 | 第34-35页 |
| 4.3 运动行人识别算法 | 第35-36页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第36-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 目标跟踪研究 | 第38-50页 |
| 5.1 基于多特征与kalman滤波结合的Meanshift算法 | 第38-47页 |
| 5.1.1 Meanshift算法原理 | 第38-39页 |
| 5.1.2 多特征提取 | 第39-40页 |
| 5.1.3 Meanshift跟踪算法 | 第40-42页 |
| 5.1.4 Kalman滤波 | 第42-45页 |
| 5.1.5 多种特征与kalman滤波结合的Meanshift算法 | 第45-47页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第47-48页 |
| 5.3 本章小结 | 第48-50页 |
| 第六章 系统验证与系统测试 | 第50-58页 |
| 6.1 系统硬件环境 | 第50页 |
| 6.2 系统验证与测试 | 第50-56页 |
| 6.2.1 系统实时性验证 | 第50-51页 |
| 6.2.2 系统功能选择 | 第51页 |
| 6.2.3 行人计数功能验证 | 第51-53页 |
| 6.2.4 行人测速功能验证 | 第53-56页 |
| 6.3 本章小结 | 第56-58页 |
| 第七章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 7.1 总结 | 第58页 |
| 7.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第66页 |