基于计算机视觉的财产保护系统
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 图录 | 第11-12页 |
| 表录 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-22页 |
| ·课题背景和意义 | 第13-14页 |
| ·智能视频监控技术的国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·基于视觉的盗窃检测技术研究现状 | 第15-17页 |
| ·视频获取技术 | 第15-16页 |
| ·盗窃异常检测技术 | 第16-17页 |
| ·盗窃者的身份检测技术 | 第17页 |
| ·研究内容与工作 | 第17-20页 |
| ·论文的章节安排 | 第20-22页 |
| 第2章 基于计算机视觉的财产保护系统设计 | 第22-29页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·装置设计思想 | 第22-23页 |
| ·系统总体架构 | 第23-24页 |
| ·系统硬件设计 | 第24-26页 |
| ·全方位视觉传感器 | 第24-26页 |
| ·高速球摄像机结构 | 第26页 |
| ·系统软件设计 | 第26-28页 |
| ·软件系统构架 | 第26页 |
| ·模块功能介绍 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 盗窃异常检测算法研究 | 第29-50页 |
| ·引言 | 第29-31页 |
| ·前景对象分割 | 第31-34页 |
| ·前景分割算法介绍 | 第31-32页 |
| ·基于混合高斯的前景分割 | 第32-34页 |
| ·暂时静止区域检测 | 第34-39页 |
| ·基于双高斯的前景检测 | 第35-37页 |
| ·暂时静止对象目标获取 | 第37页 |
| ·试验分析 | 第37-39页 |
| ·判定暂时静止对象是人或物 | 第39-45页 |
| ·图像不变矩计算 | 第40-41页 |
| ·图像不变矩分类 | 第41-44页 |
| ·试验分析 | 第44-45页 |
| ·盗窃物与滞留物分类 | 第45-48页 |
| ·基于轮廓的分类算法 | 第45-46页 |
| ·基于轮廓分类的改进算法 | 第46-47页 |
| ·试验分析 | 第47-48页 |
| ·盗窃异常处理 | 第48-49页 |
| ·异常信息记录 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 盗窃者嫌疑对象检测算法研究 | 第50-70页 |
| ·引言 | 第50-55页 |
| ·人体目标跟踪算法介绍 | 第51-52页 |
| ·CamShift 跟踪算法 | 第52-55页 |
| ·携带物体目标检测 | 第55-65页 |
| ·图像透视展开算法 | 第56-57页 |
| ·人体对称性建模 | 第57-59页 |
| ·人体对称轴检测 | 第59-62页 |
| ·周期性运动检测 | 第62-63页 |
| ·试验分析 | 第63-65页 |
| ·盗窃嫌疑对象确认 | 第65-69页 |
| ·时空约束匹配 | 第65-67页 |
| ·携带信息匹配 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 盗窃嫌疑对象细节特征抓拍 | 第70-72页 |
| ·引言 | 第70页 |
| ·多视觉传感器融合方法 | 第70-71页 |
| ·预置点定制法 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 基于视觉的财产保护系统实现 | 第72-79页 |
| ·引言 | 第72页 |
| ·系统软硬件构成 | 第72-74页 |
| ·系统主要模块实现 | 第74-78页 |
| ·盗窃异常检测模块 | 第74-75页 |
| ·盗窃嫌疑对象检测模块 | 第75-77页 |
| ·盗窃嫌疑对象细节特征抓拍 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第7章 总结与展望 | 第79-82页 |
| ·总结 | 第79-81页 |
| ·展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第88页 |
