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信号交叉口行人流量检测系统设计

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-19页
   ·课题研究的目的和意义第9-10页
   ·行人流量检测的发展与研究现状第10-11页
     ·运动行人目标检测第10-11页
     ·运动行人目标识别第11页
     ·运动行人目标跟踪第11页
   ·本论文相关的图像理论基础第11-15页
     ·前景提取第11-13页
     ·数学形态学第13页
     ·HOG 和 LBP 特征第13-14页
     ·分类器第14-15页
     ·卡尔曼滤波第15页
   ·行人流量检测系统的总体设计第15-17页
     ·行人流量检测系统的总体结构第15-16页
     ·行人流量检测系统软件流程图第16-17页
   ·本文研究的主要内容第17-19页
第2章 摄像头倾斜架设情况下行人流量检测第19-45页
   ·摄像头倾斜时行人流量检测流程设计第19-20页
   ·运动目标检测第20-26页
     ·帧间差分法第20-22页
     ·传统背景差分法第22-23页
     ·基于 ViBe 模型的背景差分目标检测第23-26页
   ·噪声去除及运动目标的外接矩形第26-29页
     ·噪声去除第26-28页
     ·运动目标的外接矩形第28-29页
   ·基于 HOG 特征的 SVM 行人检测分类器设计第29-36页
     ·HOG 特征提取第29-34页
     ·基于 HOG 特征的 SVM 的行人分类器第34-36页
   ·行人跟踪与计数第36-44页
     ·基于卡尔曼滤波的行人跟踪第37-43页
     ·行人计数第43-44页
   ·本章小结第44-45页
第3章 摄像头垂直架设情况下行人流量检测第45-54页
   ·摄像头垂直时行人流量检测流程设计第45-46页
   ·行人头部检测第46-52页
     ·基于 LBP 特征的 AdaBoost 分类器检测行人头部第46-50页
     ·基于 HOG 特征的 AdaBoost 分类器检测人头第50-51页
     ·分类器级联的人头检测第51页
     ·人头检测的实验结果第51-52页
   ·行人头部跟踪及计数第52-53页
     ·基于 Kalman 滤波的人头跟踪第52-53页
     ·人头计数第53页
   ·本章小结第53-54页
第4章 信号交叉口行人流量检测系统的实现第54-58页
   ·行人流量检测系统的开发环境第54-55页
     ·硬件环境第54页
     ·软件环境及配置第54-55页
   ·行人流量检测系统的软件实现第55-56页
   ·行人流量检测系统的检测结果第56-57页
     ·系统的性能评价指标第56-57页
     ·系统的检测结果及分析第57页
   ·本章小结第57-58页
第5章 总结与展望第58-60页
   ·论文工作总结第58-59页
   ·未来工作展望第59-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-63页

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