监控视频中事件检测算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10页 |
| ·课题研究内容 | 第10-13页 |
| ·背景建模 | 第11页 |
| ·行人检测 | 第11-12页 |
| ·行人跟踪 | 第12页 |
| ·动作识别 | 第12-13页 |
| ·论文主要成果及安排 | 第13-15页 |
| ·论文主要成果 | 第13-14页 |
| ·论文的安排 | 第14-15页 |
| 第二章 背景建模 | 第15-25页 |
| ·引言 | 第15-16页 |
| ·图像去噪 | 第16-17页 |
| ·图像噪声模型 | 第16页 |
| ·中值滤波图像去噪 | 第16-17页 |
| ·背景建模 | 第17-20页 |
| ·单高斯背景建模 | 第17-18页 |
| ·均值背景建模 | 第18-20页 |
| ·实验结果与分析 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 人体检测 | 第25-41页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·特征选取 | 第26-31页 |
| ·颜色特征 | 第26-28页 |
| ·HOG特征 | 第28-31页 |
| ·分类器学习 | 第31页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第31-34页 |
| ·SVM简介 | 第31-32页 |
| ·SVM分类器训练 | 第32-34页 |
| ·人体检测 | 第34-37页 |
| ·待检测窗口选取 | 第34-36页 |
| ·目标检测 | 第36-37页 |
| ·目标融合 | 第37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 人的跟踪及跑步动作检测 | 第41-53页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·基于检测的跟踪 | 第41-44页 |
| ·匹配特征选取 | 第41-42页 |
| ·特征匹配 | 第42-44页 |
| ·基于预测的跟踪 | 第44-48页 |
| ·位置预测 | 第44-46页 |
| ·跟踪 | 第46页 |
| ·特征更新 | 第46-47页 |
| ·目标消失 | 第47-48页 |
| ·基于轨迹的跑步动作检测 | 第48-50页 |
| ·轨迹归一化 | 第48-49页 |
| ·轨迹分析 | 第49-50页 |
| ·基于光流的跑步动作检测 | 第50-51页 |
| ·实验结果 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 车型分类 | 第53-63页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·系统结构 | 第53-54页 |
| ·阴影去除 | 第54-57页 |
| ·阴影的特性 | 第54-56页 |
| ·基于RGB颜色空间的阴影去除 | 第56-57页 |
| ·车道检测 | 第57-58页 |
| ·车型分类 | 第58-60页 |
| ·基于尺寸信息的车型分类 | 第58-59页 |
| ·基于HOG特征的车型分类 | 第59-60页 |
| ·车型分类判决 | 第60页 |
| ·实验结果 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·工作总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 缩略语 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 攻读学位期间发表或已录用的学术论文 | 第73页 |
