监控视频事件检测算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·选题背景和意义 | 第10-11页 |
| ·相关领域研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12-14页 |
| ·目标对象分割 | 第12-13页 |
| ·跑步事件检测 | 第13页 |
| ·摔倒事件检测技术 | 第13-14页 |
| ·主要研究成果 | 第14-15页 |
| ·论文结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 目标对象分割算法研究 | 第16-36页 |
| ·引言 | 第16-18页 |
| ·目标对象分割定义 | 第16页 |
| ·背景减除方法需要解决的问题 | 第16-18页 |
| ·目标对象分割算法的一般结构 | 第18页 |
| ·经典背景建模方法简介 | 第18-22页 |
| ·预处理 | 第18-19页 |
| ·背景建模 | 第19-21页 |
| ·前景检测 | 第21页 |
| ·前景后处理模块 | 第21-22页 |
| ·基于综合前景模板(IFM)的背景减除算法 | 第22-30页 |
| ·系统概述 | 第22-23页 |
| ·背景模型的建立 | 第23页 |
| ·背景减除 | 第23-27页 |
| ·背景模型维护 | 第27-30页 |
| ·实验结果与分析 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-36页 |
| 第三章 跑步事件检测 | 第36-58页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·跑步事件识别算法 | 第37-53页 |
| ·人体检测 | 第37-46页 |
| ·跑步动作判别 | 第46-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-58页 |
| 第四章 摔倒事件检测 | 第58-74页 |
| ·引言 | 第58-59页 |
| ·几类流行的摔倒事件检测方法简介 | 第59-61页 |
| ·佩戴式仪器方法 | 第59页 |
| ·环境监测仪器方法 | 第59-60页 |
| ·基于视频监控(视觉)的方法 | 第60-61页 |
| ·基于姿态和动态分析的摔倒事件检测方法 | 第61-70页 |
| ·运动特征的提取 | 第62-63页 |
| ·姿态特征的提取 | 第63-65页 |
| ·摔倒动作的判定 | 第65-70页 |
| ·实验结果与分析 | 第70-73页 |
| ·一般摔倒动作的检测 | 第71页 |
| ·含有干扰动作的摔倒动作检测 | 第71-72页 |
| ·结果分析及目前难以解决的问题 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 总结与展望 | 第74-78页 |
| ·论文总结 | 第74-75页 |
| ·未来工作展望 | 第75-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 攻读学位期间发表或已录用的学术论文 | 第86页 |
