智能视觉计数方法的研究和应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| ·本课题研究的背景和意义 | 第15-16页 |
| ·智能视觉计数的国内外研究状况 | 第16-17页 |
| ·智能视频计数 | 第16页 |
| ·智能图像计数 | 第16-17页 |
| ·运动检测与跟踪技术的研究 | 第17-18页 |
| ·本文所作的工作及论文安排 | 第18-21页 |
| 第二章 图像预处理方法 | 第21-29页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·高斯滤波器 | 第21-23页 |
| ·帧间差分法 | 第23页 |
| ·形态学处理方法 | 第23-24页 |
| ·连通域分析 | 第24-25页 |
| ·Canny边缘检测 | 第25-29页 |
| 第三章 智能视频计数中的人体检测 | 第29-41页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·人体头部轮廓模型 | 第29-31页 |
| ·Hough圆检测 | 第31-35页 |
| ·圆检测标准Hough变换(SHT) | 第31-32页 |
| ·基于梯度信息的圆检测Hough变换(GHT) | 第32-33页 |
| ·实验结果分析 | 第33-35页 |
| ·一种新的基于头部特征的人体检测方法 | 第35-39页 |
| ·圆形模型评估方法 | 第35-36页 |
| ·算法描述 | 第36-38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 视频计数中的人体跟踪 | 第41-49页 |
| ·kalman滤波器 | 第41-45页 |
| ·基本理论 | 第41-44页 |
| ·kalman跟踪算法 | 第44页 |
| ·实时kalman跟踪结果分析 | 第44-45页 |
| ·多运动目标跟踪及基于目标匹配的数据关联方法 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 智能图像计数中的孔洞计数 | 第49-57页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·图像欧拉数与孔洞的关系 | 第49-50页 |
| ·相关定义 | 第50页 |
| ·二值图像孔洞计算公式的提出与证明 | 第50-54页 |
| ·二值图像孔洞计算公式 | 第50-51页 |
| ·公式证明 | 第51-54页 |
| ·算法描述 | 第54-56页 |
| ·实验结果 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 智能视频计数中的人流量监控系统 | 第57-69页 |
| ·系统简介 | 第57-60页 |
| ·系统功能及特点 | 第58-59页 |
| ·系统部署示意图 | 第59页 |
| ·系统硬件环境 | 第59页 |
| ·系统安装环境 | 第59-60页 |
| ·系统设计 | 第60-64页 |
| ·总体结构设计 | 第60页 |
| ·系统模块划分 | 第60页 |
| ·模块设计 | 第60-63页 |
| ·运行设计 | 第63-64页 |
| ·系统程序设计 | 第64-67页 |
| ·智能视觉人流量监控系统界面设计 | 第67页 |
| ·智能视觉人流量监控系统的实时统计结果 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第七章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第77-79页 |
| 作者和导师简介 | 第79-80页 |
| 北京化工大学 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第80-81页 |
