基于全方位视觉的自动门安全与节能检测技术研究

摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
第1章 绪论	第12-20页
·课题研究背景	第12-13页
·关键技术研究现状	第13-16页
·智能视频分析技术的研究现状	第14页
·行人行为理解与分析技术的研究现状	第14-16页
·人数统计技术的研究现状	第16页
·研究目的及意义	第16-17页
·本文研究内容	第17-18页
·论文章节安排	第18-19页
·本章小结	第19-20页
第2章 自动门安全与节能检测系统总体设计	第20-25页
·引言	第20页
·系统设计思想	第20页
·系统总体架构设计	第20-21页
·系统硬件设计	第21-23页
·无死角全方位视觉传感器	第21-23页
·系统软件设计	第23-24页
·软件总体架构设计	第23页
·主要功能模块介绍	第23-24页
·本章小结	第24-25页
第3章 人体对象检测与跟踪	第25-44页
·引言	第25页
·图像预处理	第25-28页
·中值滤波	第25-26页
·全方位图像展开	第26-27页
·自动门系统区域定制	第27-28页
·基于运动前景的人体对象检测	第28-33页
·常用的运动目标检测方法	第28-29页
·基于MHo EI算法的人体对象提取	第29-33页
·运动人体对象跟踪	第33-37页
·常用的运动目标跟踪方法	第33-34页
·基于MHo EI算法的人体对象跟踪	第34-37页
·检测与跟踪算法实验结果及分析	第37-43页
·行人对象检测算法实验结果及分析	第37-40页
·去阴影实验结果及分析	第40-41页
·行人对象跟踪算法实验结果及分析	第41-43页
·本章小结	第43-44页
第4章 自动门场景内的行人运动状态与安全状态检测	第44-55页
·引言	第44页
·自动门场景内的行人运动状态检测	第44-45页
·自动门场景内的行人安全状态检测	第45-46页
·自动门场景内的行人异常行为检测	第46-49页
·儿童玩耍行为检测	第46-47页
·拥挤行为检测	第47-48页
·抢行行为检测	第48-49页
·携带大型物品行为检测	第49页
·自动门控制策略	第49-50页
·行人行为实验结果及分析	第50-54页
·行人运动状态检测实验	第50-52页
·行人安全状态检测实验	第52-53页
·异常行为检测实验	第53-54页
·本章小结	第54-55页
第5章 自动门场景内的人数统计	第55-69页
·引言	第55页
·常用的人数统计方法	第55-57页
·基于区域的人数统计方法	第57-60页
·基于区域的人数统计原理	第57页
·计算过线人数	第57-60页
·基于人体头部特征的人数统计方法	第60-62页
·基于几何信息的人体头部检测	第60-61页
·基于颜色信息的人体头部检测	第61-62页
·实验结果及分析	第62-68页
·基于区域的人体头部检测实验	第62-65页
·基于特征的人体头部检测实验	第65-66页
·算法性能比较	第66-68页
·本章小结	第68-69页
第6章 自动门安全与节能检测系统实现	第69-74页
·引言	第69页
·系统开发环境	第69页
·系统实现	第69-72页
·图像获取模块	第69-70页
·行人对象检测跟踪模块	第70-71页
·行人安全状态以及异常行为识别模块	第71-72页
·人数统计模块	第72页
·系统界面介绍	第72-73页
·本章小结	第73-74页
第7章 总结与展望	第74-77页
·总结	第74-75页
·存在的问题	第75页
·展望	第75-77页
参考文献	第77-82页
致谢	第82-84页
攻读学位期间参加的科研项目和成果	第84页