基于多深度摄像机的行人计数和联动分析方法研究与实现
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基于多深度摄像机的行人计数和联动分析方法研究与实现
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-7页
目录
第7-9页
第一章 绪论
第9-15页
· 课题背景
第9-10页
· 基于视觉的目标检测
第9-10页
· 深度摄像机
第10页
· 行人计数系统
第10页
· 国内外研究现状
第10-11页
· 行人计数中的难点
第11-12页
· 研究内容和意义
第12-13页
· 总体章节概述
第13-15页
第二章 相关技术简介
第15-25页
· 常用行人检测方法
第15-21页
· 背景差分法
第15-16页
· 基于梯度方向直方图的行人检测
第16-18页
· 基于机器学习的行人检测
第18-20页
· 基于外部设备的行人检测
第20-21页
· 常用跟踪方法
第21-24页
· 距离法
第21页
· 光流法
第21-22页
· Kalman滤波
第22-23页
· 粒子滤波
第23-24页
· 本章小结
第24-25页
第三章 基于多深度摄像机的行人计数与联动分析
第25-40页
· Kinect深度摄像机
第25-27页
· 工作原理
第25-26页
· 功能介绍
第26-27页
· 光流计数
第27-33页
· 颜色渐变图
第28-29页
· 提取行人区域
第29-30页
· 确定角点
第30-31页
· 生成光流
第31-32页
· 行人轨迹及多方向计数
第32-33页
· 直线部署
第33-36页
· 部署说明
第33页
· 坐标转换
第33-35页
· 行人计数
第35页
· 场景建模
第35-36页
· 分散部署
第36-39页
· 部署说明
第36-37页
· 子区域光流统计
第37页
· 联动分析
第37-39页
· 本章小结
第39-40页
第四章 系统设计实现与结果分析
第40-46页
· 系统设计实现
第40-42页
· 实验结果分析
第42-46页
· 光流计数
第42-44页
· 多摄像机联动分析
第44-46页
第五章 总结与展望
第46-48页
· 总结
第46页
· 展望
第46-48页
· 改进
第47页
· 展望
第47-48页
参考文献
第48-51页
致谢
第51-52页
攻读硕士学位期间发表的论文
第52 页
本篇论文共
52
页,
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