面向视频监控应用的人群分析研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 视频监控的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.1.2 视频监控的智能化 | 第12-13页 |
| 1.2 研究内容与创新点 | 第13-14页 |
| 1.3 章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 基于智能视频监控的人群分析算法综述 | 第16-26页 |
| 2.1 智能监控系统概述 | 第16-18页 |
| 2.1.1 人群分析系统 | 第17-18页 |
| 2.2 行人计数统计算法 | 第18-25页 |
| 2.2.1 基于个体检测的行人计数算法 | 第19-21页 |
| 2.2.2 基于团块分割的行人计数算法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 基于统计回归的行人计数算法 | 第22-23页 |
| 2.2.4 基于虚拟门的行人计数算法 | 第23-24页 |
| 2.2.5 算法比较分析 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于通量和遮挡系数的行人计数算法研究 | 第26-50页 |
| 3.1 引言 | 第26-27页 |
| 3.2 基于通量和遮挡系数的行人计数系统 | 第27-28页 |
| 3.3 行人流计算 | 第28-35页 |
| 3.3.1 流体力学概念的引用 | 第28-29页 |
| 3.3.2 矢量场与通量 | 第29-30页 |
| 3.3.3 光流法与人流矢量场 | 第30-33页 |
| 3.3.4 行人流的通量计算 | 第33-35页 |
| 3.4 遮挡系数 | 第35-41页 |
| 3.4.1 边缘检测 | 第36-38页 |
| 3.4.2 基于边缘间隔和边缘数量的遮挡系数 | 第38-41页 |
| 3.5 回归模型 | 第41-42页 |
| 3.6 实验结果分析及算法应用 | 第42-49页 |
| 3.6.1 行人统计实验条件 | 第42-44页 |
| 3.6.2 实验结果分析 | 第44-48页 |
| 3.6.3 算法应用 | 第48页 |
| 3.6.4 算法特点分析 | 第48-49页 |
| 3.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 面向视频监控应用的人群分析系统设计与实现 | 第50-72页 |
| 4.1 引言 | 第50-51页 |
| 4.1.1 背景分析 | 第50页 |
| 4.1.2 研究内容 | 第50-51页 |
| 4.2 系统设计与实现 | 第51-59页 |
| 4.2.1 系统平台简介 | 第51-53页 |
| 4.2.2 技术路线选择 | 第53-55页 |
| 4.2.3 系统软件开发 | 第55-59页 |
| 4.2.4 系统特点 | 第59页 |
| 4.3 算法分析系统设计 | 第59-61页 |
| 4.4 核心算法技术及在线测试 | 第61-69页 |
| 4.4.1 行人比对技术 | 第61-64页 |
| 4.4.2 基于行人分析的摘要提取及检索技术 | 第64-65页 |
| 4.4.3 基于SST-LBP的人群密度估计 | 第65-69页 |
| 4.5 应用前景 | 第69-71页 |
| 4.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 5.1 总结 | 第72-73页 |
| 5.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第79-81页 |
