面向公安业务的视频分析软件性能评测关键方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 引言 | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第11-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 视频分析技术在公安业务应用中存在的问题 | 第12页 |
| 1.3 研究意义和研究思路 | 第12-13页 |
| 1.4 论文框架安排 | 第13-14页 |
| 2 视频分析性能评测现状研究 | 第14-32页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 视频分析技术 | 第14-18页 |
| 2.2.1 目标检测 | 第14-16页 |
| 2.2.2 目标跟踪 | 第16-17页 |
| 2.2.3 目标识别 | 第17-18页 |
| 2.3 视频分析性能评估 | 第18-31页 |
| 2.3.1 定性评估 | 第18-20页 |
| 2.3.1.1 评估流程 | 第19页 |
| 2.3.1.2 评估指标 | 第19-20页 |
| 2.3.2 定量评估 | 第20-30页 |
| 2.3.2.1 评估流程 | 第23-25页 |
| 2.3.2.2 评估指标 | 第25-30页 |
| 2.3.3 评估方法 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 面向公安业务的视频分析软件智能性评估模型研究 | 第32-48页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 视频分析技术在公安业务中应用 | 第32-34页 |
| 3.2.1 应用领域分析 | 第32-34页 |
| 3.2.2 应用目标分析 | 第34页 |
| 3.3 视频分析软件智能性评估指标选取 | 第34-35页 |
| 3.3.1 评估指标选取的依据 | 第35页 |
| 3.3.2 评估指标选取的原则 | 第35页 |
| 3.4 评估指标的确定和评估指标体系的建立 | 第35-40页 |
| 3.5 基于层次分析法的综合评估模型 | 第40-47页 |
| 3.5.1 权重计算 | 第40-47页 |
| 3.5.2 综合评估 | 第47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 4 视频分析软件智能性评估软件设计与实现 | 第48-81页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 软件的开发平台、语言 | 第48-50页 |
| 4.2.1.NET Framework开发平台 | 第48-49页 |
| 4.2.2 Visual C | 第49-50页 |
| 4.3 软件总体设计 | 第50-54页 |
| 4.3.1 软件层次结构 | 第50-52页 |
| 4.3.2 软件功能架构 | 第52页 |
| 4.3.3 软件运行流程 | 第52-54页 |
| 4.4 软件详细设计 | 第54-71页 |
| 4.4.1 视频数据管理模块 | 第54-58页 |
| 4.4.2 基准数据制作模块 | 第58-63页 |
| 4.4.3 测试数据管理模块 | 第63-66页 |
| 4.4.4 分析与统计模块 | 第66-68页 |
| 4.4.5 评估结果发布模块 | 第68-71页 |
| 4.5 软件功能实现 | 第71-80页 |
| 4.5.1 软件整体界面 | 第71-72页 |
| 4.5.2 视频文件管理 | 第72-73页 |
| 4.5.3 基准数据制作 | 第73-76页 |
| 4.5.4 测试数据管理 | 第76-77页 |
| 4.5.5 分析与统计 | 第77-79页 |
| 4.5.6 评估结果发布 | 第79-80页 |
| 4.6 本章小结 | 第80-81页 |
| 结论 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 在学研究成果 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
