视频监控场景中的遗留物检测研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·论文研究内容和组织结构 | 第14-17页 |
| 第二章 基于目标检测的遗留事件判别 | 第17-30页 |
| ·图像初步处理 | 第17-21页 |
| ·数字图像的亮度直方图统计 | 第17-18页 |
| ·数学形态学 | 第18-20页 |
| ·阴影检测与去除 | 第20-21页 |
| ·基本的目标检测方法 | 第21-24页 |
| ·光流法 | 第21-22页 |
| ·帧差法 | 第22-23页 |
| ·背景差法 | 第23-24页 |
| ·基于目标检测遗留事件判别 | 第24-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于目标跟踪的遗留事件判别 | 第30-36页 |
| ·目标跟踪的一些基本方法 | 第30-31页 |
| ·基于运动特性的跟踪 | 第30页 |
| ·基于轮廓的跟踪 | 第30-31页 |
| ·基于区域的跟踪 | 第31页 |
| ·基于特征的跟踪 | 第31页 |
| ·基于目标跟踪的遗留事件判别 | 第31-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于Blob和双背景的遗留物检测 | 第36-47页 |
| ·双背景模型 | 第36-39页 |
| ·基本思想 | 第36-37页 |
| ·混合高斯模型 | 第37-39页 |
| ·滑动平均背景更新模型 | 第39页 |
| ·遗留/遗失判别 | 第39-41页 |
| ·HOG人体检测 | 第41-42页 |
| ·Blob跟踪 | 第42-43页 |
| ·遗留状态识别 | 第43-44页 |
| ·实验结果与比较 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 遗留物检测系统实现 | 第47-54页 |
| ·开发环境 | 第47页 |
| ·系统流程与数据结构及相关函数 | 第47-53页 |
| ·系统功能 | 第47-50页 |
| ·重要数据结构 | 第50-51页 |
| ·函数接口 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-57页 |
| ·论文总结 | 第54-55页 |
| ·工作展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参与的项目 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
