视频监控中的行人统计方法研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-16页
·研究背景及选题意义	第8-11页
·行人统计研究的现状	第11-13页
·行人统计中存在的难点	第13页
·本文研究的内容	第13-14页
·本文的结构	第14-16页
2 视频监控中的行人统计基础研究	第16-31页
·前景检测	第16-21页
·阴影消除	第21-22页
·行人统计中的特征提取	第22-25页
·计算机视觉中的机器学习	第25-26页
·现有人数统计方法介绍	第26-28页
·行人统计性能评价	第28页
·行人统计数据库	第28-30页
·本章小结	第30-31页
3 基于团块的人数统计算法	第31-46页
·方案提出的依据	第31页
·行人统计框架	第31-32页
·透视校正	第32-33页
·前景分割与阴影消除	第33-35页
·团块筛选	第35-36页
·特征提取	第36-38页
·多元线性回归分析	第38-40页
·实验结果与分析	第40-45页
·本章小结	第45-46页
4 复杂度自适应人数统计算法	第46-54页
·复杂度自适应的意义	第46-47页
·场景复杂度的定义	第47-49页
·复杂度自适应下的特征提取	第49-50页
·实验结果与分析	第50-53页
·本章小结	第53-54页
5 总结与展望	第54-55页
致谢	第55-56页
参考文献	第56-61页
附录：攻读硕士学位期间学术成果	第61页