| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| ·智能视频分析技术概论 | 第11页 |
| ·智能视频分析中关键技术概述 | 第11-12页 |
| ·本文的课题背景和主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文的章节安排 | 第13-14页 |
| 第二章 针对金属元件表面缺陷的目标检测技术研究 | 第14-45页 |
| ·针对金属元件表面缺陷的目标检测技术概述 | 第14-15页 |
| ·本文课题背景介绍 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-17页 |
| ·电池表面缺陷分析 | 第17-18页 |
| ·图像采集系统配置 | 第18-19页 |
| ·图像预处理 | 第19-22页 |
| ·中值滤波 | 第20-21页 |
| ·自适应局部直方图均衡 | 第21-22页 |
| ·黑处理 | 第22页 |
| ·检测方法设计 | 第22-35页 |
| ·检测方法设计思路 | 第22-23页 |
| ·边缘检测 | 第23-26页 |
| ·检测区域定位 | 第26-29页 |
| ·检测方法详述 | 第29-35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35-42页 |
| ·技术要领总结 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第三章 针对近景小目标的视频定位技术研究 | 第45-69页 |
| ·视频定位技术概述 | 第45页 |
| ·技术难点分析 | 第45页 |
| ·课题背景介绍 | 第45-46页 |
| ·课题研究现状及意义 | 第46-47页 |
| ·参考方法分析 | 第47-54页 |
| ·光学电子白板定位方法设计 | 第54-66页 |
| ·标记点测定 | 第56-57页 |
| ·多项式拟合 | 第57-63页 |
| ·触点识别 | 第63-66页 |
| ·实验结果 | 第66-68页 |
| ·技术要领总结 | 第68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第四章 基于深度信息的人体行为识别技术的应用 | 第69-86页 |
| ·人体行为识别技术概述 | 第69页 |
| ·课题应用背景 | 第69页 |
| ·课题研究现状与研究意义 | 第69-70页 |
| ·本课题应用开发原则 | 第70页 |
| ·Kinect 深度摄像机及 OpenNI 开发库介绍 | 第70-72页 |
| ·Kinect 深度摄像机 | 第70-71页 |
| ·OpenNI 开发库 | 第71-72页 |
| ·KINECT 深度图像分析 | 第72-74页 |
| ·控制动作设计 | 第74-81页 |
| ·OpenNI 自带手势测试 | 第74-75页 |
| ·OpenNI 自带姿势测试 | 第75页 |
| ·利用 OpenNI 骨架跟踪设计控制动作 | 第75-78页 |
| ·精度控制 | 第78-80页 |
| ·多用户处理机制 | 第80-81页 |
| ·实验结果及分析 | 第81-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第五章 结论 | 第86-88页 |
| ·全文总结 | 第86-87页 |
| ·本文创新工作总结 | 第87页 |
| ·技术展望 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-92页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第92-93页 |