基于背景建模的运动目标监控视频检测算法
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 背景意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 视频监控系统研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 背景建模算法研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 主要研究内容与论文结构安排 | 第15-18页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第15-18页 |
| 第二章 经典背景建模算法比较分析 | 第18-39页 |
| 2.1 帧间差分法 | 第18-20页 |
| 2.2 基于高斯模型的背景建模算法 | 第20-24页 |
| 2.2.1 单高斯背景建模算法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 混合高斯背景建模算法 | 第21-24页 |
| 2.3 VIBE背景建模算法 | 第24-27页 |
| 2.4 PBAS背景建模算法 | 第27-29页 |
| 2.5 SOBS背景建模算法 | 第29-33页 |
| 2.6 实验验证与分析 | 第33-39页 |
| 第三章 基于改进VIBE的运动目标检测算法 | 第39-54页 |
| 3.1 VIBE背景建模算法分析 | 第39-43页 |
| 3.1.1 优点分析 | 第39-40页 |
| 3.1.2 缺陷分析 | 第40-43页 |
| 3.2 针对动态背景的VIBE优化算法 | 第43-48页 |
| 3.2.1 模型初始化 | 第43-44页 |
| 3.2.2 模型匹配 | 第44-46页 |
| 3.2.3 模型更新 | 第46-48页 |
| 3.3 算法测试与分析 | 第48-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 基于像素运动特征的MOG算法 | 第54-63页 |
| 4.1 像素运动特征提取与分析 | 第54-55页 |
| 4.2 基于像素运动特征的MOG算法 | 第55-59页 |
| 4.2.1 候选前景提取 | 第56页 |
| 4.2.2 运动前景二次分辨 | 第56-58页 |
| 4.2.3 模型更新 | 第58-59页 |
| 4.3 算法测试与分析 | 第59-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 三维图像运动船舶超限监测算法研究 | 第63-74页 |
| 5.1 三维激光轮廓图像监测的讨论 | 第63-66页 |
| 5.1.1 车辆三维尺寸监测技术 | 第63-64页 |
| 5.1.2 集装箱对准抓举技术 | 第64-66页 |
| 5.2 点云采集 | 第66-69页 |
| 5.2.1 激光扫描仪 | 第66-67页 |
| 5.2.2 点云三维坐标计算 | 第67-69页 |
| 5.3 基于PCA的三维尺寸测量 | 第69-70页 |
| 5.3.1 主成分分析 | 第69页 |
| 5.3.2 基于PCA的三维尺寸测量 | 第69-70页 |
| 5.4 运动船舶超限监测算法 | 第70-73页 |
| 5.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第74-75页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录 攻读硕士期间参与的科研项目及发表论文 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
