| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究工作与创新 | 第14-15页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第14页 |
| 1.3.2 研究内容和创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 相关基本理论和背景知识 | 第16-27页 |
| 2.1 运动目标检测算法概述 | 第16-17页 |
| 2.2 颜色空间 | 第17-19页 |
| 2.3 常用运动目标检测算法 | 第19-22页 |
| 2.3.1 帧差法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 光流法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 背景差法 | 第21-22页 |
| 2.4 混合高斯背景建模 | 第22-25页 |
| 2.5 阴影 | 第25-26页 |
| 2.5.1 阴影的概念 | 第25-26页 |
| 2.5.2 阴影的特点 | 第26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 关键技术研究 | 第27-46页 |
| 3.1 算法整体流程 | 第27页 |
| 3.2 概述 | 第27-28页 |
| 3.3 图像预处理 | 第28-34页 |
| 3.4 VIBE算法描述 | 第34-38页 |
| 3.4.1 背景模型和分类过程 | 第35-36页 |
| 3.4.2 初始化背景模型 | 第36页 |
| 3.4.3 背景模型更新 | 第36-38页 |
| 3.5 基于改进VIBE算法的背景提取和阴影去除算法 | 第38-45页 |
| 3.5.1 Vibe前景检测算法 | 第38-40页 |
| 3.5.2 实验验证与算法评价 | 第40-41页 |
| 3.5.3 利用Vibe算法提取背景 | 第41-42页 |
| 3.5.4 阴影去除算法 | 第42-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 关键技术应用与实现 | 第46-67页 |
| 4.1 目标检测系统需求分析 | 第46页 |
| 4.2 系统的方案设计 | 第46-47页 |
| 4.3 实验平台 | 第47页 |
| 4.4 基于LINUX的软件设计 | 第47-50页 |
| 4.4.1 Linux相关介绍 | 第47-48页 |
| 4.4.2 系统软件平台搭建 | 第48-49页 |
| 4.4.3 Open CV移植 | 第49-50页 |
| 4.5 运动目标检测系统软件总体设计 | 第50-58页 |
| 4.5.1 预处理模块的实现 | 第51-53页 |
| 4.5.2 运动目标检测模块的实现 | 第53-58页 |
| 4.6 运动目标检测系统测试与结果分析 | 第58-65页 |
| 4.6.1 系统集成环境 | 第58页 |
| 4.6.2 运动目标检测具体操作过程 | 第58-59页 |
| 4.6.3 运动目标检测系统实验测试 | 第59-65页 |
| 4.7 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |