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基于视频的电梯乘客异常状态检测算法研发

致谢第4-5页
摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
1 绪论第14-22页
    1.1 研究背景和意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-19页
        1.2.1 电梯监控技术研究现状第15页
        1.2.2 人数统计国内外研究现状第15-18页
        1.2.3 异常行为检测国内外研究现状第18页
        1.2.4 遗留物检测国内外研究现状第18-19页
    1.3 本文研究内容第19-20页
    1.4 本文组织结构第20-22页
2 相关技术介绍第22-32页
    2.1 特征点介绍第22-25页
        2.1.1 Haar特征第22-23页
        2.1.2 HOG特征第23-24页
        2.1.3 LBP特征第24-25页
    2.2 运动目标检测技术第25-29页
        2.2.1 帧差法第25-26页
        2.2.2 背景减除法第26-27页
        2.2.3 混合高斯背景建模第27-28页
        2.2.4 VIBE背景建模第28-29页
    2.3 运动目标跟踪技术第29-31页
        2.3.1 基于区域的跟踪算法第30页
        2.3.2 基于轮廓的跟踪算法第30页
        2.3.3 基于特征的跟踪算法第30-31页
        2.3.4 基于模型的跟踪算法第31页
    2.4 本章小结第31-32页
3 电梯人数统计算法研发第32-54页
    3.1 电梯人数统计算法概述第32-33页
    3.2 基于VIBE的运动目标检测算法第33-35页
    3.3 基于ADABOOST和SVM的人头检测算法第35-47页
        3.3.1 基于Haar特征的AdaBoost算法第36-40页
        3.3.2 基于HOG特征的SVM算法第40-44页
        3.3.3 Hough变换第44-47页
        3.3.4 综合多特征的人头检测算法第47页
    3.4 运动目标跟踪计数算法第47-53页
        3.4.1 光流法原理第48页
        3.4.2 基于MedianFlow算法的跟踪计数第48-53页
    3.5 本章小结第53-54页
4 电梯人员异常行为检测算法研发第54-64页
    4.1 电梯异常行为检测算法概述第54-55页
    4.2 经典的三步搜索算法第55-57页
    4.3 改进的三步搜索算法第57-61页
        4.3.1 应用目标分析第57页
        4.3.2 搜索策略改进第57-59页
        4.3.3 基于相邻块平滑项的匹配函数第59-61页
    4.4 熵计算和异常判别第61-63页
    4.5 本章小结第63-64页
5 电梯遗留物检测算法研发第64-72页
    5.1 电梯遗留物检测算法概述第64-65页
    5.2 短暂静止物体检测第65-69页
        5.2.1 基于VIBE的双背景模型算法第65-66页
        5.2.2 形态学滤波第66-68页
        5.2.3 连通域分析第68-69页
    5.3 遗留物判别第69-71页
    5.4 本章小结第71-72页
6 算法测试结果与分析第72-85页
    6.1 测试平台介绍第72-73页
    6.2 电梯人数统计算法第73-75页
        6.2.1 测试方案第73页
        6.2.2 测试结果第73-75页
        6.2.3 结果分析第75页
    6.3 电梯人员异常行为检测算法第75-80页
        6.3.1 测试方案第75-76页
        6.3.2 测试结果第76-79页
        6.3.3 结果分析第79-80页
    6.4 电梯遗留物检测算法第80-83页
        6.4.1 测试方案第80-81页
        6.4.2 测试结果第81-83页
        6.4.3 结果分析第83页
    6.5 测试结论第83-84页
    6.6 本章小结第84-85页
7 总结与展望第85-87页
    7.1 总结第85-86页
    7.2 展望第86-87页
参考文献第87-92页
作者简介第92页

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