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云环境下监控视频结构化分析方法研究与实现

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 论文的主要研究内容第12-13页
    1.4 论文的组织结构第13-15页
第二章 相关技术简介第15-26页
    2.1 视频分析相关技术第15-20页
        2.1.1 前景检测算法ViBe第15-16页
        2.1.2 LBP特征第16页
        2.1.3 HOG特征第16-18页
        2.1.4 SVM分类器第18-20页
    2.2 环境相关技术第20-25页
        2.2.1 Hadoop平台第20-23页
        2.2.2 HBase分布式数据库第23-25页
    2.3 本章小结第25-26页
第三章 监控视频元数据提取第26-33页
    3.1 监控视频元数据结构第26-27页
    3.2 监控视频元数据提取方法第27-32页
        3.2.1 目标检测第27-28页
        3.2.2 目标分类第28页
        3.2.3 目标元数据提取第28-30页
        3.2.4 目标追踪第30-31页
        3.2.5 元数据提取方法实现第31-32页
    3.3 本章小结第32-33页
第四章 基于时空关联图的元数据校正第33-40页
    4.1 监控视频元数据校正算法流程第33-34页
    4.2 可疑车牌号检测第34-35页
    4.3 可疑车牌号校正第35-39页
    4.4 本章小结第39-40页
第五章 云环境下的系统实现第40-57页
    5.1 系统整体架构第40-42页
    5.2 Hadoop视频处理接口HVPI第42-50页
        5.2.1 HVPI视频处理接口框架第42-43页
        5.2.2 视频读写接口VRWI第43-46页
        5.2.3 本地处理接口NPI第46-50页
    5.3 基于HVPI的分布式视频元数据提取第50-51页
    5.4 基于HBase的视频元数据存储第51-55页
        5.4.1 摄像头表的设计与实现第52-53页
        5.4.2 视频表的设计与实现第53-54页
        5.4.3 车表的设计与实现第54-55页
        5.4.4 车牌号表的设计与实现第55页
    5.5 本章小结第55-57页
第六章 系统实验与成果展示第57-64页
    6.1 实验环境第57页
    6.2 实验结论与分析第57-61页
        6.2.1 系统性能测试第57-58页
        6.2.2 元数据质量测试第58-61页
    6.3 系统成果展示第61-62页
        6.3.1 视频播放界面第61页
        6.3.2 车辆检索界面第61-62页
    6.4 本章小结第62-64页
第七章 总结与展望第64-66页
    7.1 总结第64-65页
    7.2 未来工作展望第65-66页
参考文献第66-70页
攻读硕士学位期间发表的论文第70-71页
致谢第71页

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