| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 研究内容 | 第12-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 论文研究成果 | 第15-16页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 基于视频监控的人群密度估计算法改进 | 第18-32页 |
| 2.1 引言 | 第18-19页 |
| 2.2 算法基本框架 | 第19页 |
| 2.3 预处理 | 第19-23页 |
| 2.3.1 前景分割 | 第20-22页 |
| 2.3.2 透视归一 | 第22-23页 |
| 2.4 特征提取 | 第23-25页 |
| 2.5 回归分析 | 第25-29页 |
| 2.5.1 相关向量回归(RVR) | 第26-27页 |
| 2.5.2 高斯过程回归(GPR) | 第27-28页 |
| 2.5.3 RVR与GPR融合计数 | 第28-29页 |
| 2.6 实验结果及分析 | 第29-31页 |
| 2.6.1 人群数据集 | 第29页 |
| 2.6.2 人群密度估计结果 | 第29-30页 |
| 2.6.3 处理速度 | 第30-31页 |
| 2.7 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于图像颗粒特征的行人检测算法的实现及改进 | 第32-46页 |
| 3.1 引言 | 第32-33页 |
| 3.2 联合对比特征(APCF) | 第33-36页 |
| 3.2.1 图像颗粒空间 | 第33-34页 |
| 3.2.2 特征定义 | 第34-36页 |
| 3.3 基于LUT-Adaboost的特征学习 | 第36-41页 |
| 3.3.1 基于空间划分的弱分类器 | 第36-38页 |
| 3.3.2 LUT-Adaboost学习 | 第38-40页 |
| 3.3.3 Cascade Adaboost训练 | 第40-41页 |
| 3.4 算法改进 | 第41-44页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第44-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 室内摔倒检测算法设计及实现 | 第46-68页 |
| 4.1 引言 | 第46-48页 |
| 4.2 算法基本框架 | 第48页 |
| 4.3 目标检测与跟踪 | 第48-49页 |
| 4.4 运动分析 | 第49-58页 |
| 4.4.1 运动特征提取 | 第50-51页 |
| 4.4.2 HMM概述 | 第51-55页 |
| 4.4.3 HMM评估 | 第55-56页 |
| 4.4.4 HMM学习 | 第56-58页 |
| 4.5 姿态分析 | 第58-64页 |
| 4.5.1 特征提取 | 第58-63页 |
| 4.5.2 基于RVM的姿态识别 | 第63-64页 |
| 4.6 实验结果及分析 | 第64-66页 |
| 4.6.1 实验数据集 | 第64页 |
| 4.6.2 实验结果 | 第64-66页 |
| 4.6.3 处理速度 | 第66页 |
| 4.7 本章小结 | 第66-68页 |
| 第五章 警戒线/区跨越检测算法改进 | 第68-80页 |
| 5.1 引言 | 第68-69页 |
| 5.2 目标跟踪概述 | 第69-75页 |
| 5.2.1 目标检测 | 第69-71页 |
| 5.2.2 目标位置预测 | 第71-72页 |
| 5.2.3 数据关联 | 第72-75页 |
| 5.2.4 贝叶斯滤波 | 第75页 |
| 5.3 目标轨迹分析 | 第75-78页 |
| 5.3.1 警戒线跨越检测 | 第75-76页 |
| 5.3.2 警戒区跨越检测 | 第76-78页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第78-79页 |
| 5.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 物体移动检测算法改进 | 第80-88页 |
| 6.1 引言 | 第80页 |
| 6.2 算法框架 | 第80-81页 |
| 6.3 特征提取 | 第81-85页 |
| 6.3.1 颜色特征 | 第81-83页 |
| 6.3.2 边缘特征 | 第83-85页 |
| 6.4 目标相似度度量 | 第85-86页 |
| 6.5 实验结果及分析 | 第86-87页 |
| 6.6 本章小结 | 第87-88页 |
| 第七章 智能家居视频监控系统初步实现 | 第88-94页 |
| 7.1 引言 | 第88页 |
| 7.2 室内人数统计系统 | 第88-92页 |
| 7.2.1 基于头肩部的人数统计 | 第89-90页 |
| 7.2.2 3-D监控场景绘制 | 第90-92页 |
| 7.3 摔倒检测系统 | 第92页 |
| 7.4 警戒线/区跨越检测系统 | 第92页 |
| 7.5 本章小结 | 第92-94页 |
| 第八章 总结与展望 | 第94-96页 |
| 8.1 本文工作总结 | 第94-95页 |
| 8.2 未来展望 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-102页 |
| 致谢 | 第102-104页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第104页 |