摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
1 绪论 | 第11-15页 |
1.1 研究背景 | 第11页 |
1.2 国内外研究状况 | 第11-12页 |
1.3 研究目的和必要性 | 第12-13页 |
1.4 研究内容 | 第13-14页 |
1.4.1 治安监控中异常行为模式分析 | 第13页 |
1.4.2 讨论运动目标检测和运动目标跟踪算法 | 第13-14页 |
1.4.3 建立异常行为规则数据库并实现规则自动匹配 | 第14页 |
1.5 论文组织结构 | 第14-15页 |
2 研究基础与研究方案 | 第15-19页 |
2.1 研究基础 | 第15-16页 |
2.2 研究方案 | 第16-17页 |
2.3 研究成果的优点 | 第17-18页 |
2.4 本章小结 | 第18-19页 |
3 治安监控中的异常行为模式 | 第19-35页 |
3.1 异常行为概述 | 第19页 |
3.2 异常行为的运动特征分析 | 第19-28页 |
3.2.1 入侵行为特征分析 | 第20-24页 |
3.2.2 抢夺行为特征分析 | 第24-25页 |
3.2.3 非正常停留特征分析 | 第25-26页 |
3.2.4 人员聚集特征分析 | 第26-28页 |
3.3 异常行为建模 | 第28-33页 |
3.3.1 入侵检测模型 | 第28-29页 |
3.3.2 抢夺检测模型 | 第29-30页 |
3.3.3 非正常停留检测模型 | 第30-31页 |
3.3.4 聚集检测模型 | 第31-33页 |
3.4 特征参数 | 第33-34页 |
3.4.1 时间 | 第33页 |
3.4.2 运动目标 | 第33页 |
3.4.3 目标数量 | 第33页 |
3.4.4 目标面积 | 第33页 |
3.4.5 目标位置 | 第33页 |
3.4.6 目标速度 | 第33页 |
3.4.7 速度方差 | 第33-34页 |
3.5 本章小结 | 第34-35页 |
4 运动目标检测与跟踪 | 第35-52页 |
4.1 数字图像的基本理论 | 第35-38页 |
4.1.1 数字图像的基本概念 | 第35页 |
4.1.2 数字图像根据颜色进行分类 | 第35-36页 |
4.1.3 摄像机成像模型与简化处理 | 第36-38页 |
4.2 运动目标检测算法概述 | 第38-40页 |
4.3 运动目标检测算法 | 第40-44页 |
4.3.1 图像帧差运算 | 第40-41页 |
4.3.2 运动目标识别编号 | 第41-44页 |
4.4 运动目标跟踪算法 | 第44-48页 |
4.4.1 求解运动目标位置坐标 | 第45-46页 |
4.4.2 运动目标匹配跟踪算法 | 第46-48页 |
4.5 算法实验与分析 | 第48-51页 |
4.5.1 运动目标检测实验 | 第48-50页 |
4.5.2 运动目标跟踪实验 | 第50-51页 |
4.6 本章小结 | 第51-52页 |
5 异常行为的识别 | 第52-65页 |
5.1 运动目标特征参数的提取 | 第52-56页 |
5.1.1 视频图像运动目标速度计算 | 第52页 |
5.1.2 判断是否入侵 | 第52-54页 |
5.1.3 最近距离、速度方差 | 第54页 |
5.1.4 判断是否停留 | 第54-55页 |
5.1.5 判断是否聚集 | 第55页 |
5.1.6 其他有用的运动特征参数 | 第55-56页 |
5.2 异常行为规则库 | 第56-57页 |
5.3 异常行为规则匹配 | 第57-64页 |
5.3.1 规则匹配处理流程 | 第57-58页 |
5.3.2 入侵行为规则匹配 | 第58-60页 |
5.3.3 抢夺行为规则匹配 | 第60-61页 |
5.3.4 非正常停留行为规则匹配 | 第61-63页 |
5.3.5 聚集行为规则匹配 | 第63-64页 |
5.4 本章小结 | 第64-65页 |
6 实验 | 第65-76页 |
6.1 软件介绍 | 第65-68页 |
6.2 实验与结果分析 | 第68-75页 |
6.2.1 入侵行为检测实验 | 第68-70页 |
6.2.2 抢夺行为检测实验 | 第70-71页 |
6.2.3 非正常停留行为检测实验 | 第71-73页 |
6.2.4 聚集行为检测实验 | 第73-74页 |
6.2.5 结果分析 | 第74-75页 |
6.3 本章小结 | 第75-76页 |
7 结论与展望 | 第76-78页 |
7.1 工作总结 | 第76页 |
7.2 不足与展望 | 第76-78页 |
参考文献 | 第78-80页 |
致谢 | 第80-81页 |
作者攻读学位期间发表的论文 | 第81页 |