| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·智能视频监控系统发展现状 | 第11-12页 |
| ·运动目标检测算法研究现状 | 第12-13页 |
| ·DSP 技术发展现状 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作及内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 常用运动目标检测算法 | 第16-27页 |
| ·光流法 | 第16-17页 |
| ·时间差分法 | 第17-19页 |
| ·背景差分法 | 第19-20页 |
| ·常用的基于模型的背景减除算法 | 第20-26页 |
| ·单高斯背景建模算法 | 第20-21页 |
| ·混合高斯背景建模算法 | 第21-23页 |
| ·非参数核密度估计法 | 第23-24页 |
| ·贝叶斯背景建模算法 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于聚类和贝叶斯理论的目标检测算法 | 第27-43页 |
| ·算法概述 | 第27页 |
| ·复杂背景描述 | 第27-28页 |
| ·基于贝叶斯理论的统计建模算法 | 第28-33页 |
| ·变化检测 | 第28页 |
| ·变化分类 | 第28-31页 |
| ·前景目标分割 | 第31页 |
| ·背景更新 | 第31-33页 |
| ·改进的聚类分析过程 | 第33-39页 |
| ·主特征的选取 | 第34-37页 |
| ·改进的聚类分析过程 | 第37-39页 |
| ·基于聚类和贝叶斯理论的运动目标检测算法 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第43-57页 |
| ·实验平台和环境 | 第43-44页 |
| ·检测质量的评价准则 | 第43页 |
| ·实验平台 | 第43-44页 |
| ·序列复杂度分析 | 第44-45页 |
| ·改进的聚类分析过程实验结果及分析 | 第45-46页 |
| ·基于聚类和贝叶斯理论的运动目标检测算法实验结果及分析 | 第46-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 基于DM642 平台的算法实现 | 第57-71页 |
| ·DM642 硬件开发平台 | 第57-61页 |
| ·DM642 多媒体处理器 | 第57-58页 |
| ·DM642 硬件结构 | 第58-60页 |
| ·DM642 开发平台的硬件连接 | 第60-61页 |
| ·集成开发环境CCS | 第61-62页 |
| ·CCS 开发环境的功能 | 第61-62页 |
| ·CCS 开发环境的配置 | 第62页 |
| ·代码移植及优化 | 第62-64页 |
| ·DM642 实验结果及分析 | 第64-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·全文总结 | 第71-72页 |
| ·展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读硕士学位期间的学术论文、参加科研项目情况 | 第77页 |