| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-15页 |
| ·研究背景 | 第12-14页 |
| ·研究意义 | 第14-15页 |
| ·研究内容与创新点 | 第15-16页 |
| ·章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 面向视频监控的人群分析方法 | 第18-32页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·人群密度估计算法 | 第18-22页 |
| ·基于像素统计的人群密度估计算法 | 第19-20页 |
| ·基于纹理分析的人群密度估计算法 | 第20-21页 |
| ·基于个人特征提取的人群密度估计算法 | 第21-22页 |
| ·人群异常检测算法 | 第22-25页 |
| ·基于个体目标的检测 | 第22-24页 |
| ·基于群体特征的检测 | 第24-25页 |
| ·运动特征提取 | 第25-29页 |
| ·光流法 | 第25-26页 |
| ·块匹配法 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-32页 |
| 第三章 基于 SST-LBP 的大规模人群密度估计 | 第32-56页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·局部二值模式 | 第33-37页 |
| ·LBP 基本原理 | 第33-35页 |
| ·LBP 旋转不变性 | 第35-36页 |
| ·LBP 均匀模式 | 第36-37页 |
| ·算法流程 | 第37-45页 |
| ·稀疏特征点的检测 | 第39-40页 |
| ·时空 LBP 特征的提取 | 第40-43页 |
| ·基于 SVM 的人群密度估计 | 第43页 |
| ·人群局部密度分布 | 第43-45页 |
| ·透视矫正 | 第45-48页 |
| ·实验验证 | 第48-53页 |
| ·实验环境 | 第48-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-56页 |
| 第四章 基于压力模型的人群异常检测 | 第56-74页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·社会力模型 | 第56-61页 |
| ·社会力模型用于仿真建模 | 第57-59页 |
| ·社会力模型用于异常事件检测 | 第59-61页 |
| ·压力模型 | 第61-65页 |
| ·图像预处理 | 第63-64页 |
| ·压力计算 | 第64页 |
| ·压力直方图 | 第64-65页 |
| ·异常事件检测 | 第65页 |
| ·实验验证 | 第65-73页 |
| ·实验环境 | 第65-67页 |
| ·实验结果与分析 | 第67-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 总结与展望 | 第74-78页 |
| ·总结 | 第74-75页 |
| ·展望 | 第75-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第86-87页 |
| 附件 | 第87-89页 |