视频监控下的行人数量统计研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 2 运动目标检测与人数统计算法概述 | 第14-25页 |
| ·数字图像处理知识 | 第14-19页 |
| ·图像基本属性 | 第14页 |
| ·图像颜色空间 | 第14-16页 |
| ·颜色空间变换 | 第16-18页 |
| ·图像预处理 | 第18-19页 |
| ·形态学处理 | 第19页 |
| ·运动目标检测算法概述 | 第19-22页 |
| ·背景减除法 | 第20-21页 |
| ·帧间差分法 | 第21页 |
| ·光流场法 | 第21-22页 |
| ·人流数量统计算法概述 | 第22-23页 |
| ·基于跟踪的方法 | 第22-23页 |
| ·基于底层特征的方法 | 第23页 |
| ·人流数量统计关键问题 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 双高斯背景模型运动目标检测 | 第25-35页 |
| ·高斯背景模型 | 第25-29页 |
| ·单高斯背景模型 | 第25-26页 |
| ·高斯混合背景模型 | 第26-27页 |
| ·快慢双高斯背景模型 | 第27-29页 |
| ·背景减除法运动目标检测 | 第29-32页 |
| ·背景初始化 | 第30页 |
| ·邻域像素减除和形态学处理 | 第30-32页 |
| ·阴影去除 | 第32-34页 |
| ·阴影的产生和特点 | 第32页 |
| ·本文阴影检测算法 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于底层特征的行人数量统计 | 第35-48页 |
| ·人数统计算法流程 | 第35-36页 |
| ·斜角场景行人数量统计 | 第36-42页 |
| ·虚拟门设置 | 第37-38页 |
| ·底层特征提取 | 第38-39页 |
| ·像素大小标准化 | 第39-40页 |
| ·运动向量大小筛选 | 第40页 |
| ·行人数量统计 | 第40-41页 |
| ·实验结果 | 第41-42页 |
| ·垂直角度场景行人数量统计 | 第42-46页 |
| ·颜色空间选择 | 第44页 |
| ·头部区域检测 | 第44-45页 |
| ·行人数量计数 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 5 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·总结 | 第48-49页 |
| ·进一步工作的方向 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 个人简历 | 第54-55页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第55页 |
