| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 研究内容与论文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 人流量检测算法研究与选择 | 第19-47页 |
| 2.1 视频图像预处理 | 第20-24页 |
| 2.1.1 彩色图像灰度化 | 第20页 |
| 2.1.2 图像降噪处理 | 第20-22页 |
| 2.1.3 灰度图像二值化 | 第22-24页 |
| 2.1.4 算法比较与选择 | 第24页 |
| 2.1.5 算法仿真与验证 | 第24页 |
| 2.2 运动目标检测 | 第24-29页 |
| 2.2.1 光流法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 相邻帧差法 | 第25-27页 |
| 2.2.3 边缘检测法 | 第27页 |
| 2.2.4 背景差分法 | 第27-28页 |
| 2.2.5 算法比较与选择 | 第28页 |
| 2.2.6 算法仿真与验证 | 第28-29页 |
| 2.3 运动目标分割 | 第29-33页 |
| 2.3.1 基于区域的分割 | 第29-31页 |
| 2.3.2 基于像素聚类的分割 | 第31-32页 |
| 2.3.3 基于分水岭变换的分割 | 第32页 |
| 2.3.4 算法比较与选择 | 第32-33页 |
| 2.3.5 算法仿真与验证 | 第33页 |
| 2.4 运动目标识别 | 第33-37页 |
| 2.4.1 椭圆拟合法 | 第33-34页 |
| 2.4.2 Hough变换法 | 第34-37页 |
| 2.4.3 算法比较与选择 | 第37页 |
| 2.4.4 算法仿真与验证 | 第37页 |
| 2.5 运动目标跟踪 | 第37-45页 |
| 2.5.1 Unscented卡尔曼滤波器跟踪算法 | 第38-42页 |
| 2.5.2 利用二阶信息的Mean Shift跟踪算法 | 第42-44页 |
| 2.5.3 两种经典算法分析 | 第44-45页 |
| 2.5.4 基于公交车新跟踪方法设计 | 第45页 |
| 2.6 本章小节 | 第45-47页 |
| 第三章 硬件系统构建 | 第47-59页 |
| 3.1 图像处理模块 | 第48-50页 |
| 3.1.1 DM642概述 | 第48页 |
| 3.1.2 DM642片上资源 | 第48-49页 |
| 3.1.3 框架设计 | 第49-50页 |
| 3.2 图像采集模块 | 第50-54页 |
| 3.2.1 Sony CCD Camera介绍 | 第50页 |
| 3.2.2 TVP5150解码芯片介绍 | 第50-51页 |
| 3.2.3 框架设计 | 第51-52页 |
| 3.2.4 PCB设计 | 第52页 |
| 3.2.5 芯片配置 | 第52-54页 |
| 3.3 图像显示模块 | 第54-56页 |
| 3.3.1 PL7006液晶显示屏 | 第54页 |
| 3.3.2 SAA7121H编码芯片介绍 | 第54-55页 |
| 3.3.3 框架设计 | 第55-56页 |
| 3.3.4 PCB设计 | 第56页 |
| 3.3.5 芯片配置 | 第56页 |
| 3.4 本章小结 | 第56-59页 |
| 第四章 算法设计与分析验证 | 第59-67页 |
| 4.1 图像预处理 | 第60-62页 |
| 4.2 目标检测与分割 | 第62-63页 |
| 4.3 目标识别与跟踪 | 第63-65页 |
| 4.4 本章小节 | 第65-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 本文总结 | 第67页 |
| 5.2 工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 作者简介 | 第73页 |