运动人体检测与跟踪方法研究与应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·本论文的创新点和内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 轨道交通车载视频监视系统架构设计 | 第15-22页 |
| ·轨道交通车载视频监视系统应用情况 | 第15-17页 |
| ·国外应用现状 | 第15-16页 |
| ·国内的应用情况 | 第16-17页 |
| ·轨道交通车载视频监视系统架构设计 | 第17-21页 |
| ·轨道交通车载视频监视系统需求分析 | 第17-18页 |
| ·轨道交通车载视频监视系统体系结构设计 | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 运动人体的检测 | 第22-52页 |
| ·运动人体检测技术概述 | 第22-25页 |
| ·帧差法 | 第22页 |
| ·光流的方法 | 第22-24页 |
| ·背景模型 | 第24-25页 |
| ·视频序列图像的颜色空间 | 第25-27页 |
| ·RGB颜色空间 | 第25-26页 |
| ·HSV颜色空间 | 第26页 |
| ·RGB颜色空间、HSV颜色空间之间的转换 | 第26-27页 |
| ·基于帧间差分的运动目标检测方法 | 第27-39页 |
| ·帧间差分的基本原理 | 第27页 |
| ·帧间差分方法的改进 | 第27-28页 |
| ·帧差法实验分析 | 第28-30页 |
| ·阈值分割 | 第30-34页 |
| ·形态学滤波 | 第34-37页 |
| ·连通域分析 | 第37-39页 |
| ·基于背景模型的运动目标检测方法 | 第39-50页 |
| ·背景模型的基本原理 | 第39-42页 |
| ·统计学背景模型的建立和改进 | 第42-43页 |
| ·一种选择性的背景模型更新方法 | 第43-44页 |
| ·实验分析 | 第44-46页 |
| ·阴影检测 | 第46-48页 |
| ·带阴影检测的运动人体检测方法实验分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 运动人体跟踪 | 第52-66页 |
| ·运动人体跟踪技术概述 | 第52-54页 |
| ·基于特征的跟踪方法 | 第52-53页 |
| ·基于区域的跟踪方法 | 第53页 |
| ·基于运动估计的跟踪方法 | 第53-54页 |
| ·基于卡尔曼滤波的运动人体跟踪方法 | 第54-59页 |
| ·运动人体的运动特征 | 第55页 |
| ·卡尔曼(Kalman)滤波原理 | 第55-56页 |
| ·卡尔曼滤波的运动人体跟踪 | 第56-59页 |
| ·基于HSV颜色直方图的运动人体跟踪方法 | 第59-65页 |
| ·颜色直方图 | 第60页 |
| ·色调相似区间划分 | 第60-61页 |
| ·色饱和度和亮度 | 第61-62页 |
| ·匹配算法 | 第62页 |
| ·实验分析 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 软件系统原型的开发 | 第66-69页 |
| ·软件开发环境 | 第66页 |
| ·软件实验系统原型 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 研究成果 | 第75页 |
