智能视频监控中目标检测跟踪技术的研究



智能视频监控中目标检测跟踪技术的研究

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智能视频监控中目标检测跟踪技术的研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-8页
目录	第8-11页
第一章绪论	第11-20页
· 课题的研究背景、现状及意义	第11-16页
· 课题研究背景	第11-12页
· 国内外研究现状	第12-15页
· 课题研究的意义	第15-16页
· 本文的主要研究内容	第16-18页
· 研究内容介绍	第16-17页
· 实现技术介绍	第17-18页
· 论文的组织结构	第18-20页
第二章数字图像的预处理与后处理	第20-28页
· 图像滤波技术	第20-23页
· 空间滤波与非周期噪声处理	第20-22页
· 频率域滤波与周期噪声处理	第22-23页
· 彩色模型	第23-25页
· RGB彩色模型	第23-24页
· YUV彩色模型	第24页
· 彩色模型转换	第24-25页
· 形态学图像处理	第25-27页
· 腐蚀与膨胀	第25-26页
· 开运算与闭运算	第26-27页
· 本章小结	第27-28页
第三章运动目标检测技术	第28-46页
· 运动目标检测方法	第28-33页
· 背景减除法	第28-30页
· 帧间差分法	第30-31页
· 光流法	第31-32页
· 运动目标检测方法的比较	第32-33页
· 混合高斯模型	第33-36页
· 高斯模型	第33-34页
· 模型的建立	第34-35页
· 参数更新	第35-36页
· 阴影抑制技术	第36-41页
· 基于YUV彩色模型的阴影模型	第36-37页
· 混合高斯阴影模型	第37-39页
· 混合高斯模型的快速算法	第39-41页
· 实验结果与分析	第41-44页
· 本章小结	第44-46页
第四章目标跟踪技术	第46-67页
· 目标特征	第46-47页
· 目标跟踪方法	第47-49页
· 基于滤波理论的目标跟踪方法	第47-48页
· 基于偏微分方程的目标跟踪方法	第48-49页
· 基于均值平移算法的目标跟踪方法	第49页
· Mean Shift算法原理	第49-55页
· Mean Shift算法的迭代	第49-51页
· Mean Shift算法的目标跟踪	第51-53页
· Mean Shift算法性能分析	第53-55页
· 尺度不变特征转换算法	第55-62页
· SIFT算法流程	第55-62页
· SIFT算法的特点分析	第62页
· 结合SIFT算法的Mean Shift融合算法	第62-64页
· 实验结果与分析	第64-66页
· 本章小结	第66-67页
第五章智能视频监控系统	第67-82页
· 智能视频监控系统简介	第67页
· 智能视频监控系统总体架构	第67-69页
· 子系统实验结果与分析	第69-81页
· 行人移动侦测与跟踪子系统	第71-73页
· 绊线检测与周界防范子系统	第73-78页
· 盗移检测子系统	第78-81页
· 本章小结	第81-82页
第六章总结与展望	第82-84页
· 本文工作总结	第82-83页
· 未来工作展望	第83-84页
参考文献	第84-88页
致谢	第88-89页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第89 页

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