智能视频监控系统中的行人运动分析研究



智能视频监控系统中的行人运动分析研究

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智能视频监控系统中的行人运动分析研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
第1章绪论	第12-22页
· 智能视频监控系统	第12-14页
· 国内外研究现状	第14-17页
· 论文的研究意义	第17-19页
· 论文的主要工作和内容安排	第19-22页
第2章行人运动分析基础	第22-44页
· 运动视觉基础	第22-26页
· 计算视觉三表象理论	第22-23页
· 运动视觉的研究内容	第23-24页
· 行人运动分析流程	第24-26页
· 运动目标检测	第26-32页
· 运动目标检测流程	第26-27页
· 常用运动目标检测算法	第27-29页
· 背景建模	第29-32页
· 前景目标分割	第32页
· 运动目标分类	第32-37页
· 常用目标分类方法	第33页
· 目标特征提取	第33-34页
· 支持向量机分类器	第34-37页
· 训练和分类	第37页
· 运动目标跟踪	第37-39页
· 行人行为分析	第39-42页
· 本章小结	第42-44页
第3章背景建模与运动分割	第44-58页
· 双层背景建模方法	第44-48页
· 传统的单层背景建模方法	第45-47页
· 双层模型框架	第47-48页
· 双层建模和目标分割	第48-52页
· 像素级码本背景建模	第48-50页
· 区域级中心对称局部二值模式背景建模	第50-51页
· 运动目标分割	第51-52页
· 实验结果与分析	第52-55页
· 本章小结	第55-58页
第4章行人的分类识别	第58-68页
· 行人图像特征提取	第58-63页
· HOG 特征与算法	第59-62页
· 积分向量图计算	第62-63页
· 训练和分类	第63-65页
· 样本构造和训练	第63-64页
· 分类过程	第64-65页
· 实验结果	第65-67页
· 本章小结	第67-68页
第5章运动目标跟踪和人群异常检测	第68-84页
· 粒子滤波方法	第68-74页
· 最优贝叶斯估计	第69页
· 蒙特卡罗方法	第69-70页
· 重要性采样	第70-71页
· 序列化重要性采样	第71-73页
· 粒子滤波算法一般流程	第73-74页
· 融合 HOG 检测的粒子滤波行人跟踪	第74-77页
· 跟踪模型建立	第74-75页
· 算法流程	第75-76页
· 跟踪实验结果	第76-77页
· 人群异常检测	第77-82页
· 高斯混合背景模型	第78-79页
· 异常检测处理流程	第79-80页
· 实验结果及分析	第80-82页
· 本章小结	第82-84页
第6章智能视频监控中的行人运动分析应用	第84-94页
· 智能视频监控系统设计	第84-88页
· 重点和难点	第84-85页
· 系统组成框架	第85-88页
· 行人运动分析应用	第88-90页
· 行人运动分析处理过程	第88-89页
· 算法软件模块实现	第89-90页
· 软件实现结果	第90-92页
· 本章小结	第92-94页
第7章总结和展望	第94-98页
· 研究成果与创新点	第94-95页
· 研究工作展望	第95-98页
参考文献	第98-106页
致谢	第106-107页
攻读博士学位期间发表的论文	第107-108页

本篇论文共108页，点击这进入下载页面。

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