行人异常行为检测方法的研究与系统实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Absreact | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状及趋势 | 第10-13页 |
| 1.2.1 行人异常行为检测理论的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 行人异常行为检测系统的发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本论文的主要内容与结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 运动目标检测与跟踪 | 第15-31页 |
| 2.1 运动目标检测 | 第15-24页 |
| 2.1.1 帧间差分法 | 第15-16页 |
| 2.1.2 码本(Code Book)法 | 第16-17页 |
| 2.1.3 混合高斯模型(GMM)法 | 第17-19页 |
| 2.1.4 ViBe算法 | 第19-20页 |
| 2.1.5 基于头肩检测的行人检测算法 | 第20-24页 |
| 2.2 运动目标跟踪 | 第24-29页 |
| 2.2.1 Mean Shift | 第24-27页 |
| 2.2.2 光流法 | 第27-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于视觉词袋(BoVW)的轨迹特征描述 | 第31-39页 |
| 3.1 典型的轨迹特征描述子 | 第31-32页 |
| 3.1.1 轨迹形状特征描述子 | 第31-32页 |
| 3.1.2 轨迹HOG特征描述子 | 第32页 |
| 3.1.3 轨迹HOF特征描述子 | 第32页 |
| 3.2 视觉词袋(BoVW)模型 | 第32-37页 |
| 3.2.1 码本生成 | 第33-34页 |
| 3.2.2 编码方案 | 第34-36页 |
| 3.2.3 池化与标准化 | 第36-37页 |
| 3.3 基于视觉词袋(BoVW)的轨迹特征描述 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于双轨迹特征建模的实时行人异常行为检测 | 第39-49页 |
| 4.1 算法介绍 | 第40-43页 |
| 4.1.1 轨迹模型的训练 | 第40-42页 |
| 4.1.2 轨迹模型的测试 | 第42-43页 |
| 4.2 实验分析 | 第43-45页 |
| 4.3 基于多特征融合的异常行为检测方法 | 第45-47页 |
| 4.4 异常帧序列提取 | 第47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 异常行为检测系统的实现 | 第49-57页 |
| 5.1 系统整体框架 | 第49-52页 |
| 5.1.1 系统的硬件架构 | 第49-50页 |
| 5.1.2 系统的软件架构 | 第50-52页 |
| 5.2 软件模块的实现 | 第52-53页 |
| 5.2.1 软件模块的设计模式 | 第52-53页 |
| 5.2.2 相关的开源库 | 第53页 |
| 5.3 系统运行展示 | 第53-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 在学期间发表论文 | 第67页 |
