| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·智能视觉监控概述 | 第10-16页 |
| ·若干关键技术简介 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·应用现状 | 第14-16页 |
| ·本文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 运动目标的检测 | 第17-40页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·运动目标检测算法概述 | 第17-20页 |
| ·背景减除法 | 第17-18页 |
| ·时间差分法 | 第18-19页 |
| ·光流法 | 第19-20页 |
| ·几种常用自适应背景减除算法的实现及其比较分析 | 第20-28页 |
| ·非参数模型 | 第20-23页 |
| ·W4模型 | 第23-25页 |
| ·单高斯模型 | 第25-28页 |
| ·一种改进的混合高斯背景建模算法 | 第28-38页 |
| ·混合高斯模型算法描述 | 第28-31页 |
| ·改进的混合高斯背景建模算法 | 第31-38页 |
| ·小结 | 第38-40页 |
| 第三章 图像后处理去噪 | 第40-50页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·几种常用的去噪方法 | 第40-45页 |
| ·邻域平均法 | 第40-41页 |
| ·中值滤波 | 第41-42页 |
| ·自适应中值滤波 | 第42-43页 |
| ·形态学滤波 | 第43-45页 |
| ·本文采用的后处理去噪方法 | 第45-46页 |
| ·部分实验结果 | 第46-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第四章 运动目标的跟踪与识别 | 第50-66页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·运动目标的跟踪 | 第50-60页 |
| ·Kalman滤波简介 | 第51-52页 |
| ·Kalman滤波的基本原理 | 第52-54页 |
| ·利用Kalman滤波进行运动目标跟踪 | 第54-57页 |
| ·部分实验结果 | 第57-60页 |
| ·运动目标的识别 | 第60-65页 |
| ·基于形状特征的分类 | 第61-62页 |
| ·基于形状特征的人工神经网络分类 | 第62-65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 第五章 基于智能视觉监控的闯红灯违章抓拍系统初步探讨 | 第66-70页 |
| ·引言 | 第66页 |
| ·若干关键技术在闯红灯违章抓拍系统中的应用 | 第66-69页 |
| ·系统模型描述 | 第66-67页 |
| ·系统基本算法设计概述 | 第67-69页 |
| ·小结 | 第69-70页 |
| 第六章 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第79页 |