| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-15页 |
| 1.2 研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文研究内容以及章节安排 | 第17-19页 |
| 1.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 基于视频的烟雾检测常用技术 | 第20-32页 |
| 2.1 前景目标检测算法分析与比较 | 第20-28页 |
| 2.1.1 帧差法 | 第20-22页 |
| 2.1.2 光流法 | 第22-25页 |
| 2.1.3 背景差分法 | 第25-27页 |
| 2.1.4 小结 | 第27-28页 |
| 2.2 支持向量机简介 | 第28-30页 |
| 2.3 分类器评价指标 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于视频背景差分的烟雾候选区域提取 | 第32-53页 |
| 3.1 视频背景建模算法 | 第33-43页 |
| 3.1.1 中值背景建模 | 第33-35页 |
| 3.1.2 混合高斯背景建横 | 第35-39页 |
| 3.1.3 改进的自适应均值背景建模 | 第39-42页 |
| 3.1.4 小结 | 第42-43页 |
| 3.2 具有光照不变性的颜色空间 | 第43-45页 |
| 3.3 运动区域检测 | 第45-47页 |
| 3.4 烟雾颜色特征分析 | 第47-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 基于色调饱和度差分描述子的烟雾检测算法研究 | 第53-64页 |
| 4.1 HOG原理 | 第54-56页 |
| 4.2 色调饱和度描述子 | 第56-58页 |
| 4.3 色调饱和度差分描述子 | 第58页 |
| 4.4 实验结果对比 | 第58-64页 |
| 第5章 基于HS-BS-Descriptor+HOF的烟雾检测算法研究 | 第64-70页 |
| 5.1 HOF特征原理 | 第64-67页 |
| 5.2 实验结果 | 第67-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70-71页 |
| 6.2 工作展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |