面向数字旅游的游客流量统计技术的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·研究现状 | 第7-9页 |
| ·数字旅游研究现状 | 第7-8页 |
| ·客流统计研究现状 | 第8-9页 |
| ·论文研究内容 | 第9页 |
| ·论文组织安排 | 第9-11页 |
| 第二章 GIS 与游客流量统计技术 | 第11-19页 |
| ·GIS 综述 | 第11-14页 |
| ·GIS 系统构成 | 第11-12页 |
| ·GIS 特点 | 第12页 |
| ·GIS 开发 | 第12-14页 |
| ·游客流量统计技术 | 第14-18页 |
| ·游客流量统计的目的与意义 | 第15页 |
| ·游客流量统计的主要算法 | 第15-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 游客轮廓检测 | 第19-33页 |
| ·运动目标检测方法概述 | 第19-21页 |
| ·帧差法 | 第19-20页 |
| ·背景减除法 | 第20-21页 |
| ·基于背景减除法与帧差法加权平均的目标检测方法 | 第21-24页 |
| ·自适应背景建模 | 第24-26页 |
| ·背景图像的统计特性 | 第24-25页 |
| ·自适应背景模型初始化 | 第25-26页 |
| ·自适应背景模型更新 | 第26页 |
| ·运动人体轮廓提取 | 第26-32页 |
| ·形态学处理 | 第27-28页 |
| ·噪声区域抑制 | 第28-31页 |
| ·人体轮廓提取算法 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于头部检测的游客流量统计 | 第33-51页 |
| ·基于 Hough 变换的头部检测算法 | 第33-40页 |
| ·Hough 变换原理介绍 | 第33-36页 |
| ·Hough 变换进行圆形检测原理 | 第36-37页 |
| ·基于 Hough 变换的头部检测算法 | 第37-38页 |
| ·多行人头部检测 | 第38-40页 |
| ·运动目标搜索算法 | 第40-47页 |
| ·Kalman 滤波 | 第40-41页 |
| ·均值偏移算法 | 第41-44页 |
| ·Camshift 算法 | 第44-47页 |
| ·基于 Kalman 滤波的最近邻匹配跟踪算法 | 第47-50页 |
| ·Kalman 运动估计 | 第47-48页 |
| ·最近邻匹配法 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 系统设计与实现 | 第51-61页 |
| ·系统介绍 | 第51-53页 |
| ·数字旅游系统结构介绍 | 第51-52页 |
| ·游客流量统计功能架构 | 第52-53页 |
| ·游客流量统计功能设计 | 第53-56页 |
| ·游客流量统计实验 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·本文总结 | 第61页 |
| ·未来展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 攻读硕士期间参与的科研工作 | 第71-72页 |
