监控视频中运动目标检测和追踪的研究及应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·视频监控系统概述 | 第12-15页 |
| ·视频监控系统的发展 | 第13页 |
| ·研究现状 | 第13-14页 |
| ·视频监控系统实现的技术难点 | 第14-15页 |
| ·目标检测和跟踪的研究现状及所存在的问题 | 第15-16页 |
| ·论文背景及主要工作 | 第16-18页 |
| ·论文背景及研究意义 | 第16-17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17-18页 |
| 第二章 运动对象的检测 | 第18-38页 |
| ·颜色空间 | 第18-22页 |
| ·颜色空间分类 | 第18-19页 |
| ·RGB 颜色空间和HSV 颜色空间简介 | 第19-22页 |
| ·RGB 颜色空间到HSV 颜色空间的转换 | 第22页 |
| ·运动目标检测方法介绍 | 第22-25页 |
| ·帧间差分法 | 第23页 |
| ·背景消减法 | 第23-24页 |
| ·光流计算法 | 第24-25页 |
| ·背景模型 | 第25-28页 |
| ·单高斯分布背景模型 | 第25-26页 |
| ·多高斯分布背景模型 | 第26-27页 |
| ·本文采用的背景模型 | 第27-28页 |
| ·基于背景差分的运动目标检测算法 | 第28-31页 |
| ·运动目标检测 | 第28-29页 |
| ·噪声去除 | 第29-31页 |
| ·阴影检测 | 第31-35页 |
| ·阴影的产生及特性 | 第32-33页 |
| ·阴影检测方法及实验结果 | 第33-35页 |
| ·确定运动目标的位置 | 第35-38页 |
| ·灰度统计图定位法 | 第35页 |
| ·区域生长法 | 第35-36页 |
| ·区域扩展法 | 第36-37页 |
| ·目标重心确定 | 第37-38页 |
| 第三章 运动目标跟踪 | 第38-57页 |
| ·视频运动目标与静止图像目标识别的异同点 | 第38-39页 |
| ·目标跟踪的特征及特征匹配 | 第39-41页 |
| ·颜色特征的提取 | 第39-40页 |
| ·形状特征的提取 | 第40页 |
| ·特征匹配 | 第40-41页 |
| ·运动目标匹配 | 第41-43页 |
| ·动态模板 | 第41-42页 |
| ·运动目标表示 | 第42-43页 |
| ·基于颜色空间分布信息的运动目标跟踪 | 第43-57页 |
| ·目标颜色空间模型的建立 | 第45-46页 |
| ·目标跟踪 | 第46-52页 |
| ·目标遮挡 | 第52-55页 |
| ·算法面临的问题及改进 | 第55页 |
| ·实验结果与讨论 | 第55-57页 |
| 第四章 智能监控系统设计及应用 | 第57-68页 |
| ·系统特点及设计目标 | 第57-58页 |
| ·硬件设备介绍 | 第58-59页 |
| ·视频采集卡与视频采集的实现 | 第58页 |
| ·摄像头及云台控制原理 | 第58-59页 |
| ·视频流检索 | 第59-62页 |
| ·基于颜色块的视频流检索算法 | 第60页 |
| ·颜色距离计算 | 第60-61页 |
| ·实验结果分析 | 第61-62页 |
| ·区域报警 | 第62-63页 |
| ·系统实现与结果 | 第63-68页 |
| ·系统的软硬件环境 | 第63页 |
| ·系统的总体结构 | 第63-64页 |
| ·实验结果及分析 | 第64-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·全文总结 | 第68页 |
| ·对今后工作的展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第75页 |
