| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 论文研究背景、目的和意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-13页 |
| 1.2.1 目标检测技术国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 目标跟踪技术国内外发展现状 | 第12页 |
| 1.2.3 人流量统计技术发展综述 | 第12-13页 |
| 1.3 人流量统计面临的挑战 | 第13页 |
| 1.4 论文主要研究内容及章节安排 | 第13-16页 |
| 第2章 行人目标检测与跟踪相关技术理论 | 第16-24页 |
| 2.1 目标检测技术 | 第16-21页 |
| 2.1.1 帧间差分法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 背景差分法 | 第17页 |
| 2.1.3 积分通道技术 | 第17-21页 |
| 2.2 运动目标跟踪技术 | 第21-22页 |
| 2.2.1 基于运动模板的跟踪算法 | 第21页 |
| 2.2.2 基于Kalman滤波器的跟踪算法 | 第21页 |
| 2.2.3 KCF跟踪算法 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 基于KCF算法跟踪研究 | 第24-41页 |
| 3.1 跟踪算法概述 | 第24-26页 |
| 3.2 KCF跟踪算法研究 | 第26-34页 |
| 3.2.1 一维脊回归 | 第26-28页 |
| 3.2.2 核空间的脊回归 | 第28-29页 |
| 3.2.3 快速检测 | 第29-30页 |
| 3.2.4 多通道问题 | 第30-31页 |
| 3.2.5 KCF跟踪过程 | 第31-34页 |
| 3.3 KCF跟踪算法实验 | 第34-39页 |
| 3.3.1 通道跟踪 | 第34-35页 |
| 3.3.2 通道评估 | 第35页 |
| 3.3.3 基于全数据集的实验 | 第35-37页 |
| 3.3.4 序列属性实验 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 基于积分通道和KCF跟踪的人数统计算法实现 | 第41-64页 |
| 4.1 行人数量统计概述 | 第41-48页 |
| 4.1.1 积分通道行人检测 | 第41-42页 |
| 4.1.2 KCF行人跟踪 | 第42-47页 |
| 4.1.3 行人数量统计流程 | 第47-48页 |
| 4.2 行人数量统计实现 | 第48-54页 |
| 4.2.1 视频的加载实现 | 第48-49页 |
| 4.2.2 检测分类器的加载实现 | 第49-52页 |
| 4.2.3 行人检测与跟踪实现 | 第52-54页 |
| 4.3 行人数量统计系统测试与验证 | 第54-63页 |
| 4.3.1 测试验证概述 | 第54-57页 |
| 4.3.2 系统测试验证过程 | 第57-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |