门禁系统人数统计与异常行为检测技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 基于视频的人数统计技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 基于视频的异常行为检测技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 论文主要研究内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 2 视频人数统计算法与异常行为检测算法概述 | 第15-32页 |
| 2.1 模型假设及算法处理基本流程 | 第15-16页 |
| 2.1.1 门禁系统简介 | 第15页 |
| 2.1.2 研究对象的物理模型 | 第15-16页 |
| 2.1.3 人数统计基本流程 | 第16页 |
| 2.2 图像预处理算法研究 | 第16-21页 |
| 2.2.1 形态学图像处理 | 第16-19页 |
| 2.2.2 图像滤波 | 第19-21页 |
| 2.3 目标检测算法研究 | 第21-28页 |
| 2.3.1 静态目标检测方法 | 第21-24页 |
| 2.3.2 动态目标检测方法 | 第24-28页 |
| 2.4 目标跟踪算法研究 | 第28-29页 |
| 2.4.1 基于特征的跟踪方法 | 第28-29页 |
| 2.4.2 基于模型的跟踪方法 | 第29页 |
| 2.4.3 基于主动轮廓的跟踪方法 | 第29页 |
| 2.5 异常行为检测算法研究 | 第29-31页 |
| 2.5.1 能量模型 | 第29-30页 |
| 2.5.2 基于轨迹提取与跟踪的方法 | 第30页 |
| 2.5.3 基于学习的模型 | 第30-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 基于模板匹配的目标检测算法 | 第32-46页 |
| 3.1 模板图像获取 | 第32-35页 |
| 3.1.1 原始目标提取 | 第32-34页 |
| 3.1.2 模板图像求取 | 第34-35页 |
| 3.2 目标检测结果及分析 | 第35-45页 |
| 3.2.1 目标检测结果 | 第35-43页 |
| 3.2.2 检测结果分析 | 第43-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 基于轨迹分析的目标计数算法 | 第46-59页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 基于邻域搜索的目标跟踪算法 | 第47-49页 |
| 4.2.1 目标匹配过程 | 第48-49页 |
| 4.2.2 目标列表更新 | 第49页 |
| 4.3 目标跟踪实验结果分析 | 第49-52页 |
| 4.4 基于轨迹分析的目标计数 | 第52-57页 |
| 4.4.1 基于轨迹分析的目标计数方法 | 第52-53页 |
| 4.4.2 实验及目标计数结果统计 | 第53-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 5 门禁系统异常行为检测 | 第59-64页 |
| 5.1 异常行为定义 | 第59页 |
| 5.2 异常行为检测与判定 | 第59-62页 |
| 5.3 异常行为检测结果 | 第62-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 6 门禁系统异常行为检测系统 | 第64-71页 |
| 6.1 系统概述 | 第64页 |
| 6.2 系统设计 | 第64-69页 |
| 6.2.1 系统体系结构设计 | 第64-65页 |
| 6.2.2 系统流程设计 | 第65-67页 |
| 6.2.3 功能模块设计 | 第67页 |
| 6.2.4 主要算法类设计 | 第67-68页 |
| 6.2.5 开发平台 | 第68-69页 |
| 6.3 系统评价 | 第69-70页 |
| 6.3.1 异常检测结果对比分析 | 第69页 |
| 6.3.2 性能分析 | 第69-70页 |
| 6.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 7 工作总结与展望 | 第71-73页 |
| 7.1 论文研究工作总结 | 第71页 |
| 7.2 进一步研究展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果 | 第79页 |
