基于类圆图形识别的客流量统计系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 客流量统计研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 传统客流量统计研究 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于图像分析的客流量统计研究 | 第11页 |
| 1.3 类圆图形识别的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 数字图像处理简介 | 第12-13页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第13页 |
| 1.6 论文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 系统结构与算法基础 | 第15-27页 |
| 2.1 客流量统计系统结构 | 第15页 |
| 2.2 图像预处理 | 第15-20页 |
| 2.2.1 图像灰度变换 | 第15-18页 |
| 2.2.2 图像平滑处理 | 第18-19页 |
| 2.2.3 图像的数学形态学处理 | 第19-20页 |
| 2.3 图像分割算法 | 第20-24页 |
| 2.3.1 基于阈值的图像分割 | 第20-22页 |
| 2.3.2 基于边缘检测的图像分割 | 第22-24页 |
| 2.3.3 基于区域的图像分割 | 第24页 |
| 2.4 目标特征匹配 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 多类圆形运动目标检测算法分析 | 第27-41页 |
| 3.1 常用目标检测算法分析 | 第27-30页 |
| 3.1.1 帧间差分法 | 第27-28页 |
| 3.1.2 背景减除法 | 第28-29页 |
| 3.1.3 光流法 | 第29-30页 |
| 3.2 基于背景减除法的类圆形目标检测 | 第30-37页 |
| 3.2.1 类圆形目标分类 | 第30-31页 |
| 3.2.2 背景模型建立与更新 | 第31-34页 |
| 3.2.3 类圆形目标识别提取 | 第34-37页 |
| 3.3 多运动目标检测算法实验结果 | 第37-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 运动目标跟踪匹配算法研究 | 第41-56页 |
| 4.1 常用运动目标跟踪匹配算法分析 | 第41-48页 |
| 4.1.1 Kalman 滤波算法 | 第41-43页 |
| 4.1.2 Mean-shift 算法 | 第43-48页 |
| 4.2 基于类圆形的多目标跟踪匹配算法 | 第48-52页 |
| 4.2.1 类圆形目标的运动特点 | 第48-49页 |
| 4.2.2 目标链的建立 | 第49页 |
| 4.2.3 目标运动速度的估计 | 第49-50页 |
| 4.2.4 相邻帧类圆目标匹配和计数 | 第50-52页 |
| 4.3 运动目标跟踪匹配算法实验结果 | 第52-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 客流量统计系统总体设计与实现 | 第56-62页 |
| 5.1 系统的硬件组成 | 第56-59页 |
| 5.2 实验系统的软件实现 | 第59-61页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 工作总结 | 第62-63页 |
| 6.2 对未来的展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69-70页 |
| 附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第70页 |
