基于混合高斯模型与camshift跟踪的智能视频监控技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 引言 | 第8页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.4 论文主要内容及章节安排 | 第11-13页 |
| 1.4.1 论文主要内容 | 第11-12页 |
| 1.4.2 论文章节安排 | 第12-13页 |
| 2 系统分析及理论基础 | 第13-21页 |
| 2.1 智能视频监控系统的需求分析 | 第13-14页 |
| 2.2 智能视频监控系统的相关技术及难点 | 第14-17页 |
| 2.3 运动目标检测 | 第17-19页 |
| 2.4 运动目标跟踪 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 基于相关性的混合高斯模型检测算法 | 第21-36页 |
| 3.1 基于混合高斯模型的运动检测算法的分析 | 第21-25页 |
| 3.1.1 混合高斯模型 | 第21-24页 |
| 3.1.2 混合高斯检测算法的不足 | 第24-25页 |
| 3.2 对混合高斯模型算法的改进 | 第25-28页 |
| 3.3 自适应双模型运动检测方法 | 第28-30页 |
| 3.3.1 场景变化率 | 第28-29页 |
| 3.3.2 双模型运动检测算法 | 第29-30页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第30-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于线性预测的Camshift跟踪算法 | 第36-53页 |
| 4.1 camshift跟踪算法分析 | 第36-41页 |
| 4.1.1 meanshift跟踪算法 | 第36-38页 |
| 4.1.2 camshift跟踪算法 | 第38-40页 |
| 4.1.3 camshift跟踪算法的不足 | 第40-41页 |
| 4.2 改进的camshift跟踪算法 | 第41-47页 |
| 4.2.1 搜索窗口选取 | 第41-42页 |
| 4.2.2 噪声及背景滤除 | 第42-45页 |
| 4.2.3 线性预测 | 第45-47页 |
| 4.3 遮挡 | 第47-49页 |
| 4.3.1 遮挡分类 | 第47-48页 |
| 4.3.2 遮挡检测与处理 | 第48-49页 |
| 4.4 实验分析及结果 | 第49-52页 |
| 4.5 本章小节 | 第52-53页 |
| 5 智能视频监控系统的设计与实现 | 第53-63页 |
| 5.1 系统整体框架 | 第53-54页 |
| 5.2 系统模块设计 | 第54-60页 |
| 5.2.1 视频采集模 | 第54-58页 |
| 5.2.2 客户端模块 | 第58-59页 |
| 5.2.3 服务器模块 | 第59-60页 |
| 5.3 系统运行结果及分析 | 第60-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 6 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 本文总结 | 第63-64页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻硕期间主要研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
