基于摘要的监控视频信息检索系统
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外相关研究和产品概况 | 第11-13页 |
| 1.2.1 相关研究概况 | 第11-12页 |
| 1.2.2 相关产品概况 | 第12-13页 |
| 1.3 智能监控系统的市场预测和发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.3.1 智能监控技术不断革新 | 第13页 |
| 1.3.2 不断发展的市场 | 第13-14页 |
| 1.4 开发工具简介 | 第14页 |
| 1.4.1 Qt Creator | 第14页 |
| 1.4.2 Opencv | 第14页 |
| 1.4.3 FFmpeg | 第14页 |
| 1.5 主要研究内容和论文主要结构 | 第14-16页 |
| 第二章 系统主要模块和系统指标 | 第16-20页 |
| 2.1 系统主要模块 | 第16-18页 |
| 2.1.1 视频摘要模块 | 第16-17页 |
| 2.1.2 视频内容检索模块 | 第17-18页 |
| 2.2 系统指标 | 第18-19页 |
| 2.2.1 视频摘要模块 | 第18页 |
| 2.2.2 视频内容检索模块 | 第18-19页 |
| 2.3 实验数据介绍 | 第19-20页 |
| 第三章 视频中运动物体检测 | 第20-31页 |
| 3.1 光流法简介 | 第20页 |
| 3.2 基于背景差分法的运动物体检测 | 第20-25页 |
| 3.2.1 中值法背景建模 | 第21-22页 |
| 3.2.2 均值法背景建模 | 第22-24页 |
| 3.2.3 高斯背景建模法 | 第24-25页 |
| 3.3 基于帧差法的运动物体检测 | 第25-28页 |
| 3.3.1 传统帧差法 | 第26-27页 |
| 3.3.2 三帧差分法 | 第27-28页 |
| 3.3.3 与运动历史图结合的帧差法 | 第28页 |
| 3.4 运动物体检测的实验分析 | 第28-31页 |
| 3.4.1 各算法实际效率对比 | 第29-30页 |
| 3.4.2 各算法获取的前景图对比 | 第30页 |
| 3.4.3 综合比较 | 第30-31页 |
| 第四章 运动点团处理与跟踪 | 第31-44页 |
| 4.1 图像灰度化 | 第31-33页 |
| 4.2 中值滤波去噪 | 第33-34页 |
| 4.3 形态学处理 | 第34-36页 |
| 4.3.1 腐蚀和膨胀 | 第35页 |
| 4.3.2 开运算与闭运算 | 第35-36页 |
| 4.4 连通区域检测 | 第36-37页 |
| 4.5 运动物体跟踪 | 第37-40页 |
| 4.5.1 基于矩形框的运动跟踪 | 第37-38页 |
| 4.5.2 改进的运动物体跟踪方法 | 第38-40页 |
| 4.6 运动事件记录 | 第40-42页 |
| 4.6.1 EvenNode 数据结构 | 第40-41页 |
| 4.6.2 本地分析文件数据结构 | 第41-42页 |
| 4.7 视频摘要生成 | 第42-44页 |
| 第五章 视频内容检索 | 第44-50页 |
| 5.1 根据发生时间检索 | 第44页 |
| 5.2 根据入侵区域检索 | 第44-45页 |
| 5.3 根据运动方向检索 | 第45-46页 |
| 5.4 基于 Haar 分类器的对象类型检索 | 第46-48页 |
| 5.5 基于 RGB 颜色色差的特征检索 | 第48-50页 |
| 第六章 系统实现与运行测试 | 第50-58页 |
| 6.1 系统主要功能 | 第50-51页 |
| 6.2 系统环境 | 第51页 |
| 6.2.1 软件环境 | 第51页 |
| 6.2.2 硬件环境 | 第51页 |
| 6.3 系统用户界面与操作 | 第51-55页 |
| 6.3.1 实时视频摘要分析 | 第52-53页 |
| 6.3.2 本地视频摘要分析 | 第53-54页 |
| 6.3.3 视频摘要播放和事件回溯 | 第54页 |
| 6.3.4 视频内容检索 | 第54-55页 |
| 6.4 系统测试 | 第55-58页 |
| 6.4.1 视频分析速度测试 | 第55-56页 |
| 6.4.2 视频运动事件检出率测试 | 第56-58页 |
| 第七章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 答辩委员会的答辩决议书 | 第64页 |
