基于视频的区域入侵检测智能监控系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 智能监控系统 | 第11-12页 |
| 1.3 智能视频监控关键技术研究现状及分析 | 第12-16页 |
| 1.3.1 目标检测技术 | 第13-14页 |
| 1.3.2 目标跟踪技术 | 第14-15页 |
| 1.3.3 入侵检测技术 | 第15-16页 |
| 1.4 本论文的主要内容和结构安排 | 第16-18页 |
| 1.4.1 主要内容 | 第16页 |
| 1.4.2 结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 区域入侵检测技术综述 | 第18-24页 |
| 2.1 算法设计要求 | 第18页 |
| 2.2 运动目标检测技术 | 第18-20页 |
| 2.3 目标跟踪技术研究 | 第20-22页 |
| 2.4 入侵判别技术研究 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于背景估计的运动目标检测 | 第24-32页 |
| 3.1 算法预处理 | 第25-26页 |
| 3.2 基于背景估计的运动目标检测 | 第26-29页 |
| 3.2.1 混合高斯背景建模 | 第27-28页 |
| 3.2.2 图像噪声处理 | 第28-29页 |
| 3.3 实验结果 | 第29-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于特征辨识矩阵的目标跟踪策略 | 第32-43页 |
| 4.1 卡尔曼滤波原理 | 第32-34页 |
| 4.2 基于特征辨识矩阵的多目标跟踪 | 第34-40页 |
| 4.2.1 跟踪初始化和运动状态判别 | 第34-39页 |
| 4.2.2 基于特征辨识矩阵的跟踪策略 | 第39-40页 |
| 4.3 实验结果 | 第40-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于特征距离模型的入侵判别策略 | 第43-58页 |
| 5.1 越界与禁区闯入检测方法 | 第43-46页 |
| 5.1.1 警戒区域设定 | 第43页 |
| 5.1.2 越界与禁区闯入检测 | 第43-46页 |
| 5.2 基于特征距离模型的入侵判别 | 第46-53页 |
| 5.2.1 目标入侵判别 | 第46-49页 |
| 5.2.2 基于特征距离模型的入侵判别 | 第49-50页 |
| 5.2.3 入侵判别容错策略 | 第50-53页 |
| 5.3 实验结果 | 第53-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 智能监控系统总体设计与实现 | 第58-70页 |
| 6.1 环境配置 | 第58-59页 |
| 6.2 系统总体结构 | 第59-64页 |
| 6.2.1 软件设计原则 | 第59页 |
| 6.2.2 软件系统功能模块 | 第59-64页 |
| 6.3 系统软件逻辑结构 | 第64页 |
| 6.4 系统测试与实验结果 | 第64-67页 |
| 6.5 错误判别分析 | 第67-69页 |
| 6.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 第七章 总结与展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 个人简历及攻读硕士期间的主要研究成果 | 第76-77页 |
