| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 选题意义与研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状和存在的主要问题 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的主要工作与论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 面向离岗检测的智能算法概述 | 第14-20页 |
| 2.1 离岗检测系统 | 第14-15页 |
| 2.2 执勤人员检测算法的概述 | 第15-18页 |
| 2.2.1 帧间差分法 | 第15-16页 |
| 2.2.2 光流法 | 第16-17页 |
| 2.2.3 背景减除法 | 第17-18页 |
| 2.3 执勤人员跟踪算法的概述 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于混合高斯模型的执勤人员检测算法 | 第20-30页 |
| 3.1 引言 | 第20-21页 |
| 3.2 传统的混合高斯算法思想 | 第21-24页 |
| 3.3 混合高斯模型的改进措施 | 第24-27页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第27-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于 MSPF 的执勤人员跟踪算法 | 第30-46页 |
| 4.1 引言 | 第30-31页 |
| 4.2 mean-shift 算法与粒子滤波算法 | 第31-36页 |
| 4.2.1 mean-shift 算法 | 第31-34页 |
| 4.2.2 粒子滤波算法(partial filter algorithm) | 第34-36页 |
| 4.3 MSPF 滤波算法 | 第36-42页 |
| 4.3.1 MSPF 滤波算法的流程 | 第37-39页 |
| 4.3.2 粒子特征的选择 | 第39-42页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第42-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 离岗检测系统的设计与实现 | 第46-48页 |
| 5.1 离岗检测系统的设计 | 第46-47页 |
| 5.2 离岗检测系统的实验 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 附录1 | 第51-52页 |
| 附录2 | 第52-54页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附件 | 第56页 |