基于热点区域定义的人流量统计系统关键技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-24页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11页 |
| 1.2 人流量统计研究现状 | 第11-19页 |
| 1.2.1 人流量统计系统的种类 | 第11-14页 |
| 1.2.2 基于视频监控的人流量统计研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 常见的行人检测算法 | 第16-19页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第19-22页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第22-24页 |
| 第2章 基于背景建模的头肩目标初定位 | 第24-32页 |
| 2.1 自适应学习率背景更新法 | 第24-27页 |
| 2.2 头肩目标初定位 | 第27-28页 |
| 2.3 头肩目标初定位结果分析 | 第28-31页 |
| 2.3.1 前景提取算法结果 | 第28-30页 |
| 2.3.2 头肩目标初定位算法讨论 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于头肩模型行人检测算法 | 第32-46页 |
| 3.1 行人头肩分类器的训练 | 第32-39页 |
| 3.1.1 提取训练样本 | 第32-34页 |
| 3.1.2 行人头肩分类器训练 | 第34-39页 |
| 3.2 基于HOG尺度约束的头肩检测 | 第39-42页 |
| 3.3 头肩目标检测算法结果分析 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 多目标跟踪算法 | 第46-59页 |
| 4.1 KCF算法理论 | 第46-49页 |
| 4.2 基于目标匹配矩阵多目标跟踪算法 | 第49-53页 |
| 4.2.1 目标匹配矩阵跟踪算法 | 第49-50页 |
| 4.2.2 多目标跟踪遮挡避免算法 | 第50-53页 |
| 4.3 目标跟踪统计结果与分析 | 第53-58页 |
| 4.3.1 单个目标跟踪的跟踪效果和效率 | 第54-55页 |
| 4.3.2 多个行人头肩目标的跟踪效果 | 第55-56页 |
| 4.3.3 本文跟踪算法讨论 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 热点区域人流量统计系统 | 第59-66页 |
| 5.1 人流量统计系统设计架构 | 第59-61页 |
| 5.2 人流量统计系统功能 | 第61-63页 |
| 5.3 人流量统计实验结果与分析 | 第63-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 工作总结 | 第66-67页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第75页 |
