面向家居安全的移动视频监控识别系统的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第9-13页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.2 主要问题 | 第13页 |
| 1.3 论文研究内容与组织结构 | 第13-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 面向家居安全的移动视频监控识别技术综述 | 第16-24页 |
| 2.1 面向家居安全的移动视频监控识别系统介绍 | 第16页 |
| 2.1.1 视频监控中异常行为检测过程 | 第16页 |
| 2.1.2 视频监控中异常行为检测方法 | 第16页 |
| 2.2 运动目标检测方法 | 第16-20页 |
| 2.2.1 背景差分法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 帧差法 | 第18-19页 |
| 2.2.3 光流法 | 第19-20页 |
| 2.3 Android系统 | 第20-22页 |
| 2.3.1 Android系统架构 | 第20-21页 |
| 2.3.2 Activity组件 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 家居安全的异常行为检测算法 | 第24-41页 |
| 3.1 视频场景事件定义 | 第24-25页 |
| 3.2 算法介绍及原理 | 第25-28页 |
| 3.2.1 异常入室行为检测原理 | 第25-26页 |
| 3.2.2 摔倒行为检测原理 | 第26-28页 |
| 3.2.3 状态维持机制原理 | 第28页 |
| 3.3 算法实现 | 第28-32页 |
| 3.3.1 异常运动物体检测 | 第30-31页 |
| 3.3.2 摔倒行为检测 | 第31页 |
| 3.3.3 状态维持机制 | 第31-32页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第32-40页 |
| 3.4.1 异常入室行为检测实验 | 第32-35页 |
| 3.4.2 摔倒行为检测实验 | 第35-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 面向智能手机的异常行为视觉检测系统 | 第41-64页 |
| 4.1 系统总体设计 | 第41-47页 |
| 4.1.1 系统的框架设计 | 第41-42页 |
| 4.1.2 OpenCV移植技术方案 | 第42-45页 |
| 4.1.3 系统软件架构 | 第45-47页 |
| 4.2 系统各个模块的设计 | 第47-56页 |
| 4.2.1 图像采集模块 | 第47-50页 |
| 4.2.2 异常行为视觉检测模块 | 第50-53页 |
| 4.2.3 显示模块 | 第53-55页 |
| 4.2.4 报警模块 | 第55-56页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第56-63页 |
| 4.3.1 系统实验环境 | 第56-59页 |
| 4.3.2 异常运动物体检测 | 第59-60页 |
| 4.3.3 摔倒行为检测 | 第60-62页 |
| 4.3.4 报警模块 | 第62-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 系统优化与整合 | 第64-83页 |
| 5.1 系统优化 | 第64-72页 |
| 5.1.1 改进型家居安全的异常行为检测算法 | 第64-67页 |
| 5.1.2 改进型报警机制 | 第67-72页 |
| 5.2 系统整合 | 第72-75页 |
| 5.2.1 系统整合设计原理 | 第72-73页 |
| 5.2.2 系统整合具体实现 | 第73-75页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第75-82页 |
| 5.3.1 系统优化 | 第75-80页 |
| 5.3.2 系统整合 | 第80-82页 |
| 5.4 本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第83-84页 |
| 6.2 未来功能展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-88页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第88-89页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90页 |
