| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-17页 |
| 1.1.1 人群监控问题的提出 | 第11-13页 |
| 1.1.2 人群监控的应用和意义 | 第13页 |
| 1.1.3 国内外的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.1.4 红外图像的应用及用于人群研究的意义 | 第15-17页 |
| 1.2 本文做的工作 | 第17页 |
| 1.3 论文的结构 | 第17-19页 |
| 第二章 红外图像的成像原理及在人群监控应用上的分析 | 第19-33页 |
| 2.1 红外图像的成像原理 | 第19-26页 |
| 2.1.1 红外线的发现和分类 | 第19-20页 |
| 2.1.2 红外热像仪的成像原理 | 第20-24页 |
| 2.1.3 选用的红外相机及参数说明 | 第24-26页 |
| 2.2 红外图像应用于人群监控的分析 | 第26-29页 |
| 2.3 根据研究需求所设计拍摄的红外图像及其说明 | 第29-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 人群运动及密度估计理论的发展和应用 | 第33-44页 |
| 3.1 智能人群监控系统 | 第33-34页 |
| 3.1.1 人群监控系统的组成及原理 | 第33-34页 |
| 3.1.2 红外监控系统的流程框图 | 第34页 |
| 3.2 人群运动估计的研究现状 | 第34-36页 |
| 3.3 人群密度估计的研究现状 | 第36-42页 |
| 3.3.1 基于像素统计的方法 | 第36-41页 |
| 3.3.2 基于纹理分析的方法 | 第41-42页 |
| 3.3.3 基于个人特征提取技术的方法 | 第42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 人群运动估计理论在红外图像上的应用 | 第44-58页 |
| 4.1 运动估计理论 | 第44-55页 |
| 4.1.1 光流综述 | 第44-45页 |
| 4.1.2 基于微分的光流计算 | 第45-50页 |
| 4.1.3 基于块匹配的光流计算 | 第50-52页 |
| 4.1.4 微分法和块匹配法用于红外图像的实验和结果分析 | 第52-55页 |
| 4.2 光流在低视角人群下的结果及分析 | 第55页 |
| 4.3 光流在低视角情况下的算法改进及实验结果 | 第55-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 人群密度估计理论在红外图像上的应用 | 第58-80页 |
| 5.1 图像预处理 | 第58-63页 |
| 5.1.1 图像的噪声去除 | 第58-61页 |
| 5.1.2 图像分割 | 第61-62页 |
| 5.1.3 边缘检测 | 第62-63页 |
| 5.2 基于像素统计的人群密度估计方法 | 第63-64页 |
| 5.3 人群密度理论在人群状态判断上的应用及结果分析 | 第64-79页 |
| 5.3.1 相机髙视角的实验结果和分析 | 第65-69页 |
| 5.3.2 相机低视角的实验结果和分析 | 第69-76页 |
| 5.3.3 地铁站等复杂人群场景的应用 | 第76-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 工作总结 | 第80-81页 |
| 6.2 研究展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读硕士期间所发表的论文 | 第86页 |
