智能视频监控中的几个关键问题
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景和意义 | 第7页 |
| ·智能视频监控的研究现状 | 第7-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·智能视频监控中的几个关键问题概况 | 第8-9页 |
| ·本文主要内容与章节安排 | 第9-11页 |
| ·主要研究内容 | 第9页 |
| ·章节安排 | 第9-11页 |
| 第二章 智能视频监控中绊线检测问题 | 第11-37页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·运动目标检测 | 第11-19页 |
| ·运动目标检测算法概述 | 第11-12页 |
| ·混合高斯背景建模法 | 第12-14页 |
| ·贝叶斯背景建模法 | 第14-16页 |
| ·ViBe背景建模法 | 第16-17页 |
| ·算法分析及比较 | 第17-19页 |
| ·阴影及光照消除 | 第19-25页 |
| ·基于颜色属性的阴影抑制算法 | 第19-23页 |
| ·基于图像匹配的光照误检目标去除 | 第23-25页 |
| ·运动目标跟踪 | 第25-31页 |
| ·基于运动预测的目标跟踪 | 第25-27页 |
| ·基于CamShift的目标跟踪 | 第27-30页 |
| ·运动预测与CamShift结合的目标跟踪 | 第30-31页 |
| ·绊线及方向判断 | 第31-33页 |
| ·系统实现 | 第33-36页 |
| ·系统功能描述 | 第33-34页 |
| ·数据库介绍 | 第34-35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 智能视频监控中遗留物检测问题 | 第37-53页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·静止前景目标检测 | 第37-40页 |
| ·静止前景目标检测算法概述 | 第37-38页 |
| ·基于多层前景分割的静止前景目标检测 | 第38-40页 |
| ·遗留对象与移出对象区分 | 第40-43页 |
| ·基于轮廓的区分法 | 第40-42页 |
| ·基于色彩直方图的区分法 | 第42-43页 |
| ·人体目标与物体目标区分 | 第43-49页 |
| ·HOG特征向量的提取 | 第43-46页 |
| ·基于SVM分类器的人体识别 | 第46-49页 |
| ·系统实现 | 第49-51页 |
| ·系统功能描述 | 第49-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 智能视频监控中教室监控画面畸变矫正问题 | 第53-65页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·摄像机镜头畸变的矫正 | 第53-58页 |
| ·摄像机模型中的常用坐标系 | 第53-55页 |
| ·摄像机成像模型 | 第55-57页 |
| ·摄像机的标定方法 | 第57-58页 |
| ·镜头畸变的矫正 | 第58页 |
| ·平面透视畸变的矫正 | 第58-62页 |
| ·射影变换原理 | 第58-61页 |
| ·教室监控画面中平面透视畸变的矫正方法 | 第61-62页 |
| ·系统实现 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·工作总结 | 第65页 |
| ·工作展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
