基于检测跟踪的置顶式客流统计系统实现
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外现状 | 第8-11页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 2 系统总体框架 | 第14-21页 |
| 2.1 硬件设计 | 第14-16页 |
| 2.1.1 镜头 | 第14-15页 |
| 2.1.2 网络摄像机 | 第15-16页 |
| 2.1.3 交换机 | 第16页 |
| 2.1.4 计算机 | 第16页 |
| 2.2 软件设计 | 第16-20页 |
| 2.2.1 图像预处理 | 第17-18页 |
| 2.2.2 运动检测 | 第18页 |
| 2.2.3 行人检测 | 第18-19页 |
| 2.2.4 行人跟踪 | 第19页 |
| 2.2.5 行人计数 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 目标检测算法理论与实现 | 第21-41页 |
| 3.1 图像预处理 | 第21-24页 |
| 3.1.1 颜色空间 | 第21-22页 |
| 3.1.2 图像去噪 | 第22-23页 |
| 3.1.3 形态学处理 | 第23-24页 |
| 3.2 运动检测算法分析 | 第24-27页 |
| 3.2.1 光流法 | 第24-25页 |
| 3.2.2 帧差法 | 第25-26页 |
| 3.2.3 背景减除法 | 第26-27页 |
| 3.3 行人检测算法分析 | 第27-40页 |
| 3.3.1 行人特征提取 | 第27-35页 |
| 3.3.2 支持向量机 | 第35-37页 |
| 3.3.3 Adaboost算法 | 第37-38页 |
| 3.3.4 样本库的搭建及训练 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 目标跟踪计数理论与实现 | 第41-55页 |
| 4.1 粒子滤波理论 | 第41-45页 |
| 4.1.1 基于贝叶斯估计的目标跟踪 | 第41-43页 |
| 4.1.2 蒙特卡洛方法 | 第43页 |
| 4.1.3 粒子滤波算法流程 | 第43-45页 |
| 4.2 SDM跟踪算法分析 | 第45-50页 |
| 4.2.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.2.2 SDM原理简介 | 第46页 |
| 4.2.3 SDM行人跟踪 | 第46-48页 |
| 4.2.4 实验结果与分析 | 第48-50页 |
| 4.3 行人计数 | 第50-52页 |
| 4.3.1 ROI区域设置 | 第50页 |
| 4.3.2 行人计数流程 | 第50-52页 |
| 4.4 系统测试与结果 | 第52-54页 |
| 4.4.1 系统界面与设置 | 第52-53页 |
| 4.4.2 系统测试效果 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 总结与展望 | 第55-56页 |
| 5.1 总结 | 第55页 |
| 5.2 存在的问题 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录 | 第60页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第60页 |
