智能视频监控中目标检测跟踪技术的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·课题的研究背景、现状及意义 | 第11-16页 |
| ·课题研究背景 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·课题研究的意义 | 第15-16页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| ·研究内容介绍 | 第16-17页 |
| ·实现技术介绍 | 第17-18页 |
| ·论文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 数字图像的预处理与后处理 | 第20-28页 |
| ·图像滤波技术 | 第20-23页 |
| ·空间滤波与非周期噪声处理 | 第20-22页 |
| ·频率域滤波与周期噪声处理 | 第22-23页 |
| ·彩色模型 | 第23-25页 |
| ·RGB彩色模型 | 第23-24页 |
| ·YUV彩色模型 | 第24页 |
| ·彩色模型转换 | 第24-25页 |
| ·形态学图像处理 | 第25-27页 |
| ·腐蚀与膨胀 | 第25-26页 |
| ·开运算与闭运算 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 运动目标检测技术 | 第28-46页 |
| ·运动目标检测方法 | 第28-33页 |
| ·背景减除法 | 第28-30页 |
| ·帧间差分法 | 第30-31页 |
| ·光流法 | 第31-32页 |
| ·运动目标检测方法的比较 | 第32-33页 |
| ·混合高斯模型 | 第33-36页 |
| ·高斯模型 | 第33-34页 |
| ·模型的建立 | 第34-35页 |
| ·参数更新 | 第35-36页 |
| ·阴影抑制技术 | 第36-41页 |
| ·基于YUV彩色模型的阴影模型 | 第36-37页 |
| ·混合高斯阴影模型 | 第37-39页 |
| ·混合高斯模型的快速算法 | 第39-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 目标跟踪技术 | 第46-67页 |
| ·目标特征 | 第46-47页 |
| ·目标跟踪方法 | 第47-49页 |
| ·基于滤波理论的目标跟踪方法 | 第47-48页 |
| ·基于偏微分方程的目标跟踪方法 | 第48-49页 |
| ·基于均值平移算法的目标跟踪方法 | 第49页 |
| ·Mean Shift算法原理 | 第49-55页 |
| ·Mean Shift算法的迭代 | 第49-51页 |
| ·Mean Shift算法的目标跟踪 | 第51-53页 |
| ·Mean Shift算法性能分析 | 第53-55页 |
| ·尺度不变特征转换算法 | 第55-62页 |
| ·SIFT算法流程 | 第55-62页 |
| ·SIFT算法的特点分析 | 第62页 |
| ·结合SIFT算法的Mean Shift融合算法 | 第62-64页 |
| ·实验结果与分析 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 智能视频监控系统 | 第67-82页 |
| ·智能视频监控系统简介 | 第67页 |
| ·智能视频监控系统总体架构 | 第67-69页 |
| ·子系统实验结果与分析 | 第69-81页 |
| ·行人移动侦测与跟踪子系统 | 第71-73页 |
| ·绊线检测与周界防范子系统 | 第73-78页 |
| ·盗移检测子系统 | 第78-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 总结与展望 | 第82-84页 |
| ·本文工作总结 | 第82-83页 |
| ·未来工作展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第89页 |
