智能视频监控中多视频流处理的研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·智能监控系统研究现状 | 第13-14页 |
| ·多视频流处理的研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文的主要工作以及内容安排 | 第15-17页 |
| 第2章 经典智能视频监控系统分析 | 第17-23页 |
| ·运动目标检测 | 第17-19页 |
| ·运动目标跟踪 | 第19-20页 |
| ·条件概率密度传播法 | 第19页 |
| ·均值漂移法 | 第19页 |
| ·基于Hausdoff距离的运动跟踪 | 第19-20页 |
| ·基于卡尔曼滤波器的运动跟踪 | 第20页 |
| ·运动目标识别 | 第20-21页 |
| ·基于匹配技术的识别 | 第20-21页 |
| ·基于跟踪技术的识别 | 第21页 |
| ·经典智能监控系统分析总结与改进方向 | 第21-23页 |
| 第3章 视频的预处理方法 | 第23-30页 |
| ·图像噪声的处理方法 | 第23-27页 |
| ·图像噪声简述 | 第23-24页 |
| ·中值滤波融入小波去噪的方法 | 第24-27页 |
| ·适合多视频流处理的视频预处理方法 | 第27-30页 |
| ·双准则动态改变滤波结构的预处理方法 | 第27页 |
| ·噪声检测与实验结果 | 第27-30页 |
| 第4章 适合多视频流的运动目标检测 | 第30-46页 |
| ·模拟记忆原理的运动检测算法 | 第30-33页 |
| ·算法描述 | 第30-32页 |
| ·实验结果 | 第32-33页 |
| ·使用静态背景库的运动检测算法 | 第33-39页 |
| ·算法描述 | 第33-36页 |
| ·实验结果 | 第36-39页 |
| ·运动检测漏检问题的研究 | 第39-46页 |
| ·运动检测漏检问题的分析 | 第39-40页 |
| ·处理方法 | 第40-43页 |
| ·实验结果 | 第43-46页 |
| 第5章 目标表示与特征提取 | 第46-54页 |
| ·目标表示与视觉特征 | 第46-48页 |
| ·目标表示概述 | 第46-47页 |
| ·目标的视觉特征 | 第47-48页 |
| ·目标的时空结合特征-轮廓变率特征 | 第48-51页 |
| ·特征显著性分析 | 第51-54页 |
| 第6章 多视频流中的目标识别 | 第54-63页 |
| ·目标预测跟踪与目标识别的关系 | 第54-55页 |
| ·目标多特征融合(基于具体实例) | 第55-59页 |
| ·基于串行融合的蒙板识别算法 | 第59-63页 |
| ·算法描述 | 第59-60页 |
| ·实验结果 | 第60-63页 |
| 结论与未来的工作 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69-70页 |
