| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-22页 |
| ·选题背景和意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-19页 |
| ·视频监控系统的国内外现状 | 第10-14页 |
| ·运动目标检测与跟踪技术国内外现状 | 第14-17页 |
| ·重叠视域的运动目标交接国内外现状 | 第17-19页 |
| ·主要研究内容及章节安排 | 第19-22页 |
| 2 电缆监控项目介绍 | 第22-25页 |
| ·项目概述 | 第22-23页 |
| ·模拟系统环境搭建 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 运动目标检测 | 第25-40页 |
| ·运动目标检测方法 | 第25-30页 |
| ·概述 | 第25-26页 |
| ·光流法 | 第26-27页 |
| ·帧差法 | 第27-28页 |
| ·背景减除法 | 第28-30页 |
| ·基于混合高斯模型的背景差方法 | 第30-35页 |
| ·概述 | 第30页 |
| ·模型定义 | 第30-31页 |
| ·模型参数更新 | 第31-32页 |
| ·背景模型建立 | 第32-33页 |
| ·实验结果及分析 | 第33-35页 |
| ·自适应多模快速背景差算法 | 第35-39页 |
| ·自适应多模快速背景差法 | 第35-37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 运动目标跟踪 | 第40-58页 |
| ·概述 | 第40-41页 |
| ·Kalman滤波算法 | 第41-45页 |
| ·Kalman滤波原理 | 第41-43页 |
| ·基于Kalman滤波的目标跟踪算法 | 第43-44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-45页 |
| ·MeanShift搜索 | 第45-51页 |
| ·MeanShift概述 | 第45-46页 |
| ·MeanShift算法在目标跟踪中的应用 | 第46-47页 |
| ·MeanShift向量 | 第47-49页 |
| ·MeanShift算法的实现 | 第49-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-51页 |
| ·融合Kalman和MeanShift的运动目标跟踪 | 第51-57页 |
| ·概述 | 第51页 |
| ·自适应的Kalman滤波算法介绍 | 第51-52页 |
| ·改进的MeanShift算法 | 第52-54页 |
| ·基于Kalman和改进的MeanShift的运动目标跟踪 | 第54-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 5 多摄像机下运动目标跟踪 | 第58-76页 |
| ·目标交接算法概述 | 第58-60页 |
| ·视野分界线恢复算法 | 第60-63页 |
| ·基于投影不变量的视野分界线恢复算法 | 第61-62页 |
| ·基于同步视频序列的视野分界线恢复算法 | 第62页 |
| ·利用Hough变换的视野分界线恢复算法 | 第62-63页 |
| ·基于SIFT和射影变换的视野分界线恢复方法 | 第63-68页 |
| ·概述 | 第63页 |
| ·SIFT算法 | 第63-65页 |
| ·基于SIFT的特征匹配 | 第65-66页 |
| ·RANSAC直线拟合 | 第66-67页 |
| ·单应性矩阵的生成 | 第67-68页 |
| ·基于视野分界线的目标交接 | 第68-69页 |
| ·多摄像机的智能视频监控系统实验结果与分析 | 第69-75页 |
| ·电缆防盗模拟环境搭建 | 第69-70页 |
| ·视野分界线的恢复 | 第70-73页 |
| ·多摄像机的目标跟踪 | 第73-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 6 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·论文总结 | 第76页 |
| ·展望 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读硕士学位期间参与项目 | 第83页 |