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智能场景监控系统的算法研究

中文摘要第1-9页
英文摘要第9-11页
第一章 概述第11-22页
 1.1 场景监控系统的发展第12-13页
 1.2 智能场景监控系统的应用第13-14页
  1.2.1 住宅监控第13页
  1.2.2 边防监控第13-14页
  1.2.3 交通监控第14页
 1.3 国内外研究现状和动态第14-17页
  1.3.1 VSAM第14-15页
  1.3.2 AUTOSCOPE第15-16页
  1.3.3 CROMATICA第16-17页
  1.3.4 W4第17页
 1.4 智能场景监控的理论背景及技术难点第17-20页
  1.4.1 理论背景第17-18页
  1.4.2 技术难点第18-20页
 1.5 智能监控研究的发展趋势第20-21页
  1.5.1 音频与视觉相结合的多模态接口第20页
  1.5.2 目标运动分析与目标特征识别相结合第20页
  1.5.3 目标运动分析向行为理解和描述高层处理的转变第20-21页
 1.6 本课题所要研究的问题第21页
 1.7 本章小结第21-22页
第二章 运动目标检测和分类算法的研究第22-38页
 2.1 概述第23页
 2.2 背景减除算法的研究第23-28页
  2.2.1 常用的背景减除法第23-26页
  2.2.2 背景减除算法图像去噪的研究第26-28页
 2.3 时间差分算法的研究第28-31页
  2.3.1 常用的时间差分法第28-30页
  2.3.2 时间差分算法图像去噪的研究第30-31页
 2.4 光流法第31-33页
  2.4.1 光流的定义第31页
  2.4.2 光流的基本计算方法第31-33页
  2.4.3 光流法用于运动目标检测的研究第33页
 2.5 检测算法小结第33-34页
 2.6 运动目标的分类第34-37页
 2.7 本章小结第37-38页
第三章 运动目标跟踪算法的研究第38-52页
 3.1 概述第39页
 3.2 基本的运动目标跟踪算法的研究第39-48页
  3.2.1 预测算法的研究第40-41页
  3.2.2 对象匹配算法及其实效性改进的研究第41-44页
  3.2.3 多个运动假设的跟踪和对象参数的更新第44-45页
  3.2.4 错误警报排除算法及其实效性的研究第45-46页
  3.2.5 质心轨迹的绘制第46-47页
  3.2.6 小结第47-48页
 3.3 基于活动轮廓的非刚性目标运动的跟踪算法的研究第48-51页
  3.3.1 活动轮廓模型第48-49页
  3.3.2 基于活动轮廓的跟踪算法第49-50页
  3.3.3 基于活动轮廓的跟踪算法的拓展研究第50-51页
 3.4 本章小结第51-52页
第四章 事件识别算法的初步研究第52-61页
 4.1 简述第53页
 4.2 两种事件识别基本方法的介绍第53-55页
  4.2.1 基于动力学视觉事件识别第53-54页
  4.2.2 性质描述符法第54-55页
 4.3 基于规则的事件识别方法的研究第55-59页
  4.3.1 基于事件结构形式的规则第56-57页
  4.3.2 规则的估计执行机制第57-58页
  4.3.3 一般性问题第58-59页
  4.3.4 小结第59页
 4.4 事件分类实现方法简介第59-60页
 4.5 本章小结第60-61页
第五章 智能监控实验原型系统的设计第61-71页
 5.1 原型系统的总体构成及硬件第62-65页
  5.1.1 模拟视频信号采集第62-63页
  5.1.2 数字视频信号采集第63-65页
  5.1.3 主机系统的配置第65页
 5.2 原型系统的软件第65-70页
 5.3 本章小结第70-71页
第六章 智能监控研究的其他一些问题第71-74页
 6.1 系统结构和功能第71页
 6.2 人机界面第71-73页
 6.3多传感器第73页
 6.4小结第73-74页
参考文献第74-77页
致谢第77-78页
作者简介第78页

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