基于图像识别的施工现场智能监控系统的相关技术研究与实现

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基于图像识别的施工现场智能监控系统的相关技术研究与实现

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基于图像识别的施工现场智能监控系统的相关技术研究与实现

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
第一章绪论	第12-16页
1.1 选题的背景与意义	第12页
1.2 智能监控系统的国内外研究现状	第12-13页
1.3 选题研究的主要内容	第13-15页
1.4 论文的难点	第15页
1.5 论文的组织结构	第15-16页
第二章智能监控系统的相关技术	第16-24页
2.1 图像处理技术	第16-22页
2.1.1 人脸检测	第16-17页
2.1.2 人脸识别	第17-19页
2.1.3 人体目标识别	第19-22页
2.2 C/S架构的Android平台软件开发技术综述	第22-23页
2.2.1 Android软件开发背景与意义	第22页
2.2.2 C/S架构中的关键技术分析	第22-23页
2.3 本章小结	第23-24页
第三章基于多光照实时视频的人脸打卡系统研究与实现	第24-45页
3.1 视频人脸检测多光照预处理	第24-31页
3.1.1 光照预处理	第24-26页
3.1.2 基于复杂背景的肤色分割	第26-30页
3.1.3 帧间关联性有效性判断	第30-31页
3.2 实时视频人脸检测	第31-34页
3.2.1 基于Haar-like特征的Ada Boost算法	第31-32页
3.2.2 大目标人脸检测	第32-33页
3.2.3 模版匹配	第33-34页
3.3 人脸识别与分类算法研究	第34-39页
3.3.1 LBP算法描述	第34-36页
3.3.2 二值化直方图加权算法	第36-38页
3.3.3 最近邻人脸分类	第38-39页
3.4 人脸打卡子系统的设计与实现	第39-43页
3.4.1 系统概述	第39页
3.4.2 方案设计	第39-40页
3.4.3 系统实现	第40-43页
3.5 本章小结	第43-45页
第四章基于运动帧差多特征融合的人体目标检测	第45-59页
4.1 hog特征原理	第45-48页
4.1.1 灰度化与Gamma校正	第46页
4.1.2 像素的梯度	第46-47页
4.1.3 单元梯度直方图计算	第47页
4.1.4 块梯度直方图计算	第47-48页
4.1.5 HOG特征描述器	第48页
4.2 SVM分类器	第48-51页
4.2.1 线性可分的类	第48-50页
4.2.2 线性不可分的类	第50-51页
4.3 基于运动差分和LBP特征融合的HOG-SVM改进算法	第51-52页
4.4 人体目标检测算法实现	第52-58页
4.4.1 测试数据分析	第52-53页
4.4.2 测试性能评价	第53-54页
4.4.3 实验结果分析	第54-58页
4.5 本章小结	第58-59页
第五章智能终端报警软件的设计与实现	第59-70页
5.1 开发环境的搭建	第59页
5.2 软件概况	第59-65页
5.2.1 系统目标	第59-60页
5.2.2 总体模块设计	第60-62页
5.2.3 局域网通信设计	第62-64页
5.2.4 SQLite数据库设计	第64-65页
5.3 软件模块实现	第65-69页
5.3.1 手机软件配置模块	第65-66页
5.3.2 手机报警功能模块	第66-68页
5.3.3 人员考勤功能模块	第68-69页
5.4 本章小结	第69-70页
第六章总结和展望	第70-72页
6.1 本文总结	第70页
6.2 未来工作展望	第70-72页
致谢	第72-73页
参考文献	第73-77页
攻硕期间的研究成果	第77-78页

本篇论文共78页，点击这进入下载页面。

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