行人检测跟踪及模拟疏散算法的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.3 相关领域国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.3.1 运动行人检测研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.2 运动目标跟踪研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.3 人群密度检测及路径规划研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 论文研究内容和组织结构 | 第16-19页 |
| 第2章 基于背景建模的运动行人检测算法研究 | 第19-41页 |
| 2.1 Vi Be算法简介 | 第19-21页 |
| 2.2 快速消除鬼影的改进Vi Be算法研究 | 第21-28页 |
| 2.2.1 基于三帧差分的鬼影判别 | 第21-23页 |
| 2.2.2 基于灰度特征的鬼影判别 | 第23-27页 |
| 2.2.3 联合判定流程 | 第27-28页 |
| 2.3 改进Vi Be算法实验结果与分析 | 第28-32页 |
| 2.3.1 算法实验验证 | 第28-30页 |
| 2.3.2 算法性能评估 | 第30-32页 |
| 2.4 前景分割及筛选方案设计 | 第32-36页 |
| 2.4.1 前景目标筛选 | 第32-33页 |
| 2.4.2 垂直投影分割算法研究 | 第33-35页 |
| 2.4.3 分步投影分割算法研究 | 第35-36页 |
| 2.5 目标分割算法实验结果与分析 | 第36-40页 |
| 2.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 静态背景下的运动行人跟踪算法研究 | 第41-67页 |
| 3.1 STC跟踪算法简介 | 第41-44页 |
| 3.2 基于ViBe校正的STC算法研究 | 第44-51页 |
| 3.2.1 干扰检测评估 | 第45-47页 |
| 3.2.2 目标匹配 | 第47-48页 |
| 3.2.3 更新策略及流程展示 | 第48-51页 |
| 3.3 改进STC算法实验结果与分析 | 第51-58页 |
| 3.3.1 算法实验验证 | 第51-54页 |
| 3.3.2 算法性能评估 | 第54-58页 |
| 3.4 基于STC多目标跟踪算法实现 | 第58-63页 |
| 3.4.1 目标更新策略设计 | 第58-62页 |
| 3.4.2 累积人流量统计 | 第62-63页 |
| 3.5 多目标跟踪算法实验结果与分析 | 第63-66页 |
| 3.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 第4章 密集人群检测及模拟疏散规划算法研究 | 第67-86页 |
| 4.1 密集人群检测算法研究 | 第67-72页 |
| 4.1.1 判定模块 | 第67-69页 |
| 4.1.2 搜索模块 | 第69-70页 |
| 4.1.3 算法优化 | 第70-71页 |
| 4.1.4 算法整体流程 | 第71-72页 |
| 4.2 密集人群检测实验结果与分析 | 第72-75页 |
| 4.3 模拟疏散路径规划方案研究 | 第75-81页 |
| 4.3.1 A~寻路算法实现 | 第75-78页 |
| 4.3.2 传统人群分流策略分析 | 第78-79页 |
| 4.3.3 时间优化人群分流策略设计 | 第79-81页 |
| 4.4 模拟疏散实验结果与分析 | 第81-85页 |
| 4.5 本章小结 | 第85-86页 |
| 第5章 总结与展望 | 第86-89页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第86-87页 |
| 5.2 本文创新点 | 第87页 |
| 5.3 工作展望 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-94页 |
| 攻读硕士学位期间与学术论文相关的科研成果 | 第94页 |
