| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·智能监控国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第14-16页 |
| ·论文结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 运动目标检测方法 | 第17-28页 |
| ·常见的检测方法 | 第17-20页 |
| ·背景差分法 | 第17-18页 |
| ·帧差法 | 第18-19页 |
| ·光流法 | 第19-20页 |
| ·混合高斯背景建模 | 第20-21页 |
| ·模型初始化 | 第20页 |
| ·参数更新 | 第20-21页 |
| ·获取背景图像 | 第21页 |
| ·改进的混合高斯背景模型 | 第21-25页 |
| ·用面积法判断运动目标是否存在 | 第22-23页 |
| ·差异化背景模型更新策略 | 第23-24页 |
| ·阴影检测及消除 | 第24-25页 |
| ·实验结果与分析 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 运动目标跟踪算法 | 第28-41页 |
| ·运动目标跟踪技术简介 | 第28-29页 |
| ·MEAN-SHIFT 跟踪框架简介 | 第29-31页 |
| ·MEAN-SHIFT 算法理论 | 第29-30页 |
| ·MEAN-SHIFT 算法优缺点分析 | 第30-31页 |
| ·算法改进思路 | 第31页 |
| ·运动目标的特征点概述 | 第31-35页 |
| ·特征点概述 | 第32页 |
| ·SIFT 特征度量 | 第32-34页 |
| ·SIFT 特征点用于运动跟踪的可行性分析 | 第34-35页 |
| ·基于 SIFT 特征点的 MEAN-SHIFT 运动目标跟踪算法 | 第35-40页 |
| ·模值-方向分布直方图的建立 | 第36-37页 |
| ·目标模型和候选模型的表示 | 第37-38页 |
| ·运动目标的跟踪 | 第38页 |
| ·实验及结果分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 人体异常行为识别 | 第41-52页 |
| ·人体行为识别技术 | 第41-44页 |
| ·模板匹配法 | 第41-42页 |
| ·状态空间法 | 第42-44页 |
| ·异常行为识别技术 | 第44-46页 |
| ·基于静态几何特征的异常行为识别 | 第44-45页 |
| ·基于动态能量特征的异常行为识别 | 第45-46页 |
| ·几种异常行为的检测 | 第46-51页 |
| ·异常行为检测前的准备工作 | 第46-47页 |
| ·跳跃、蹲走行为的检测 | 第47页 |
| ·徘徊行为的检测 | 第47-49页 |
| ·非法入侵行为的检测 | 第49-50页 |
| ·行人奔跑行为的检测 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 系统设计与实现 | 第52-64页 |
| ·需求分析 | 第52页 |
| ·市场现有产品分析 | 第52-53页 |
| ·系统架构 | 第53-56页 |
| ·系统分级体系结构 | 第54-55页 |
| ·功能应用层主要模块介绍 | 第55-56页 |
| ·开发环境及 OPEN CV 简介 | 第56-57页 |
| ·系统开发环境 | 第56页 |
| ·OPEN CV 简介 | 第56-57页 |
| ·OPEN CV 的优势 | 第56-57页 |
| ·OPEN CV 主要模块介绍 | 第57页 |
| ·软件界面 | 第57-59页 |
| ·系统功能特点 | 第59-60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·本文工作总结 | 第64-65页 |
| ·后期继续研究方向 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第71-72页 |