基于快速背景建模的人物越界检测系统设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 视频监控技术研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 人物检测及跟踪研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第14-15页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 人物越界检测的相关理论与技术 | 第17-22页 |
| 2.1 视频监控中的背景建模技术 | 第17-19页 |
| 2.1.1 单高斯背景模型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 基于贝叶斯理论的背景建模 | 第18-19页 |
| 2.2 人物跟踪技术 | 第19-20页 |
| 2.3 人物检测的相关技术 | 第20-21页 |
| 2.3.1 人物检测技术概述 | 第20页 |
| 2.3.2 HOG描述符和SVM介绍 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 人物越界检测模型设计及算法研究 | 第22-35页 |
| 3.1 本文提出的背景建模方式 | 第22-23页 |
| 3.2 基于背景减法运动目标检测算法 | 第23-26页 |
| 3.3 目标跟踪算法研究 | 第26-28页 |
| 3.4 仿真实验 | 第28-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 人物越界检测系统需求分析 | 第35-43页 |
| 4.1 系统建设概述 | 第35-36页 |
| 4.2 系统用户需求 | 第36-37页 |
| 4.3 功能需求建模分析 | 第37-42页 |
| 4.4 系统性能需求 | 第42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 人物越界检测系统设计 | 第43-64页 |
| 5.1 系统设计目标 | 第43-44页 |
| 5.2 系统架构设计 | 第44-45页 |
| 5.3 系统功能设计 | 第45-46页 |
| 5.4 系统模块设计 | 第46-54页 |
| 5.4.1 图像处理模块 | 第46-47页 |
| 5.4.2 运动检测模块 | 第47-48页 |
| 5.4.3 运动跟踪模块 | 第48-49页 |
| 5.4.4 运动分类模块 | 第49-50页 |
| 5.4.5 告警分析模块 | 第50-51页 |
| 5.4.6 人物训练模块 | 第51-52页 |
| 5.4.7 系统配置模块 | 第52页 |
| 5.4.8 历史事件检索模块 | 第52-53页 |
| 5.4.9 显示模块 | 第53-54页 |
| 5.5 系统数据结构 | 第54-59页 |
| 5.6 算法程序设计 | 第59-63页 |
| 5.7 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 系统实现及测试分析 | 第64-82页 |
| 6.1 开发工具及运行环境介绍 | 第64页 |
| 6.2 系统的实现 | 第64-76页 |
| 6.2.1 图像处理模块实现 | 第64-69页 |
| 6.2.2 运动跟踪模块实现 | 第69-70页 |
| 6.2.3 人物训练模块实现 | 第70-72页 |
| 6.2.4 系统配置模块实现 | 第72-76页 |
| 6.3 系统测试及效果评价 | 第76-81页 |
| 6.3.1 背景建模效果分析 | 第76-78页 |
| 6.3.2 智能越界测试及分析 | 第78-81页 |
| 6.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 第七章 全文总结与展望 | 第82-85页 |
| 7.1 全文总结 | 第82-83页 |
| 7.2 后续工作展望 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-91页 |
