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智能视频监控系统目标跟踪与分类算法研究

致谢第1-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-14页
1 绪论第14-34页
   ·研究背景和意义第14-16页
   ·研究问题第16-17页
   ·智能视频监控相关技术现状第17-30页
     ·运动目标分割第20-22页
     ·运动目标跟踪第22-24页
     ·目标分类方法第24-25页
     ·多目视觉数据融合第25-28页
     ·视频监控系统设计第28-30页
   ·主要研究内容与论文结构第30-34页
     ·主要研究内容第30-32页
     ·论文结构第32-34页
2 基于区域分割的复杂背景建模算法第34-52页
   ·引言第34-35页
   ·自适应单高斯模型与非参数化模型原理第35-37页
   ·基于像素变化特征的背景区域分割第37-38页
   ·动态区域像素合并及边界扩充第38-40页
   ·动态区域像素背景采样值聚类第40-44页
   ·背景模型参数更新第44-47页
   ·阴影消除第47-48页
   ·实验结果与分析第48-51页
     ·目标分割精度比较第48页
     ·目标分割耗时性分析第48-51页
   ·本章小结第51-52页
3 基于模型动态切换的运动目标实时跟踪算法第52-65页
   ·引言第52-53页
   ·基于区域的跟踪模型第53-56页
     ·单运动目标区域匹配第54-55页
     ·遮挡状态判定第55-56页
   ·基于窄基线SIFT特征匹配的目标跟踪模型第56-62页
     ·SIFT特征匹配算法原理第56-58页
     ·运动目标窄基线SIFT特征匹配第58-60页
     ·复合运动目标区域匹配第60-62页
   ·实验分析第62-64页
     ·目标跟踪精度评估第62-63页
     ·目标跟踪耗时性分析第63-64页
   ·本章小结第64-65页
4 基于多目视觉的目标连续跟踪及跟踪优化第65-85页
   ·基于多目视觉的广域监控场景目标连续跟踪第66-76页
     ·多摄像机关联第67-71页
       ·摄像机空间相邻性第67页
       ·摄像机与其相邻组之间的重叠视域检测第67-69页
       ·重叠摄像机之间的视点对应第69-71页
     ·多摄像机之间目标一致性匹配第71-73页
       ·单摄像机目标跟踪第72页
       ·多摄像机之间的运动目标匹配第72-73页
     ·实验结果第73-76页
   ·基于多目视觉数据融合的跟踪优化第76-84页
     ·多目视觉跟踪优化算法第78-79页
     ·跟踪系统整体性能评估第79页
     ·多摄像机无缝安装第79-81页
     ·实验结果与比较第81-84页
   ·本章小结第84-85页
5 运动目标分类算法研究第85-104页
   ·基于分区归一化加权特征的目标分类算法第85-97页
     ·监控场景分区第86-89页
     ·特征提取与归一化第89-91页
     ·基于Adaboost算法的目标分类器第91-94页
       ·基于单一特征的二分器最佳阀值生成第91-92页
       ·基于Adaboost算法的特征权值评估第92-94页
       ·目标分类器生成第94页
     ·实验结果第94-97页
       ·子分区之间单一特征目标分类性能比较第95-96页
       ·总体分类性能分析第96-97页
   ·基于重叠摄像机数据融合的目标分类与跟踪互协作方法第97-103页
     ·协作系统框架第97-98页
     ·基于协作的目标分类与跟踪第98-101页
     ·实验结果与分析第101-103页
       ·目标分类性能分析第101-102页
       ·运动目标跟踪性能比较第102-103页
   ·本章小结第103-104页
6 实时嵌入式智能摄像机原型系统设计第104-117页
   ·嵌入式智能摄像机设计方法概述第104-106页
   ·基于嵌入式CPU和DSP协作的智能摄像机系统设计第106-112页
     ·硬件平台第106-107页
     ·软件系统框架第107-112页
   ·智能视觉分析模块实现第112-115页
   ·本章小结第115-117页
7 结论与展望第117-120页
   ·结论第117-118页
   ·展望第118-120页
参考文献第120-132页
攻读博士学位期间发表的论文及科研情况第132-133页

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