智能视频监控系统的研究与应用
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 视频分析技术存在的挑战 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的主要工作 | 第16-17页 |
| 1.5 论文的关键技术 | 第17页 |
| 1.6 论文取得的成果 | 第17-18页 |
| 1.7 创新点 | 第18页 |
| 1.8 论文结构 | 第18-19页 |
| 第二章 图像预处理技术研究 | 第19-34页 |
| 2.1 图像滤波技术研究 | 第19-23页 |
| 2.1.1 中值滤波 | 第19-20页 |
| 2.1.2 均值滤波 | 第20-23页 |
| 2.2 直方图均衡 | 第23-25页 |
| 2.3 图像阴影消除技术研究 | 第25-34页 |
| 2.3.1 运动物体分割 | 第26-28页 |
| 2.3.2 阴影检测 | 第28-30页 |
| 2.3.3 实验和分析 | 第30-33页 |
| 2.3.4 结论 | 第33-34页 |
| 第三章 运动物体检测与跟踪技术研究 | 第34-45页 |
| 3.1 运动物体检测方法研究 | 第34-37页 |
| 3.1.1 帧间差分法 | 第34-36页 |
| 3.1.2 背景差分法 | 第36-37页 |
| 3.2 运动物体跟踪方法研究 | 第37-44页 |
| 3.2.1 光流法 | 第37-40页 |
| 3.2.2 Meanshift 算法 | 第40-42页 |
| 3.2.3 Camshift 算法 | 第42-44页 |
| 3.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 视频分析功能的设计与实现 | 第45-60页 |
| 4.1 运动物体检测 | 第45-48页 |
| 4.1.1 主要步骤及实现 | 第45-47页 |
| 4.1.2 实现效果 | 第47-48页 |
| 4.2 运动物体跟踪 | 第48-50页 |
| 4.2.1 主要步骤及实现 | 第48-50页 |
| 4.2.2 实现效果 | 第50页 |
| 4.3 运动物体计数 | 第50-53页 |
| 4.3.1 主要步骤及实现 | 第50-52页 |
| 4.3.2 实现效果 | 第52-53页 |
| 4.4 绊线检测 | 第53-54页 |
| 4.4.1 主要步骤及实现 | 第53-54页 |
| 4.4.2 实现效果 | 第54页 |
| 4.5 丢失物检测 | 第54-56页 |
| 4.5.1 主要步骤及实现 | 第55-56页 |
| 4.5.2 实现效果 | 第56页 |
| 4.6 遗留物检测 | 第56-57页 |
| 4.6.1 主要步骤及实现 | 第56-57页 |
| 4.6.2 实现效果 | 第57页 |
| 4.7 人员滞留检测 | 第57-59页 |
| 4.7.1 主要步骤及实现 | 第58-59页 |
| 4.7.2 实现效果 | 第59页 |
| 4.8 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 视频分析功能的测试与验证 | 第60-70页 |
| 5.1 智能视频监控系统各项基本功能的测试 | 第60-68页 |
| 5.1.1 测试环境 | 第60页 |
| 5.1.2 运动物体检测功能测试 | 第60-62页 |
| 5.1.3 运动物体跟踪功能测试 | 第62页 |
| 5.1.4 运动物体计数功能测试 | 第62-63页 |
| 5.1.5 绊线检测功能测试 | 第63-65页 |
| 5.1.6 丢失物检测功能测试 | 第65-66页 |
| 5.1.7 遗留物检测功能测试 | 第66-67页 |
| 5.1.8 人员滞留检测功能测试 | 第67-68页 |
| 5.2 本章小结 | 第68-70页 |
| 第六章 结论 | 第70-72页 |
| 6.1 工作总结 | 第70页 |
| 6.2 未来工作 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的学术论文 | 第77页 |
