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视频监控系统中视频增强及事件检测关键技术研究
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视频监控系统中视频增强及事件检测关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
图录第10-12页
表录第12-13页
第一章 绪论第13-18页
　　· 视频监控系统研究的背景和意义第13-15页
　　· 视频监控系统中的视频增强技术第15-16页
　　· 视频监控系统中的事件检测技术第16页
　　· 本文研究的主要问题及结构第16-18页
第二章 对比度增强及事件检测的研究现状第18-27页
　　· 视频对比度增强算法的研究现状第18-22页
　　　　· 基于均衡的对比度增强算法第18-20页
　　　　· 基于感兴趣区域的对比度增强算法第20-21页
　　　　· 针对帧间对比度增强的增强算法第21-22页
　　· 视频事件检测的研究现状第22-26页
　　　　· 基于不同模型的事件检测算法第22-23页
　　　　· 针对不同事件的事件检测算法第23-26页
　　· 本章小结第26-27页
第三章 结合帧内限制条件及帧间限制条件的视频增强算法第27-50页
　　· 算法的基本思路第27-29页
　　· 结合帧内限制条件及帧间限制条件的视频增强算法第29-37页
　　　　· 算法的结构框图第29页
　　　　· 帧内增强算法（ACB）第29-36页
　　　　· 帧间增强算法（ECB）第36-37页
　　· 实验结果及分析第37-48页
　　　　· 帧内增强算法的实验结果及分析第37-39页
　　　　· 帧间增强算法的实验结果及分析第39-43页
　　　　· 融合增强算法的实验结果及分析第43-45页
　　　　· 基于渐进融合策略的实验结果及分析第45-48页
　　· 本章小结第48-50页
第四章 基于扩展网络传输模型的事件检测算法第50-78页
　　· 算法的基本思路及流程框图第50-53页
　　· 基于扩展网络传输模型的检测算法在异常行为检测中的实现第53-59页
　　　　· 场景分割第53页
　　　　· 计算轨迹的传输能量第53-54页
　　　　· 计算节点间的能量代价第54-56页
　　　　· 行为检测准则第56-59页
　　· 基于扩展网络传输模型的检测算法在群组行为识别中的实现第59-62页
　　　　· 建立网络第60页
　　　　· 计算能量特征第60-61页
　　　　· 计算能量代价第61-62页
　　　　· 行为检测准则第62页
　　· 实验结果与分析第62-76页
　　　　· 实验一：异常行为数据库上的异常行为检测第62-69页
　　　　· 实验二：BEHAVE 数据库上的群组行为识别第69-71页
　　　　· 实验三：CASIA 数据库上的群组行为识别第71-73页
　　　　· 实验四：UMN 数据库上的异常行为检测第73-75页
　　　　· 算法复杂度分析第75-76页
　　· 本章小结第76-78页
第五章 结束语第78-80页
　　· 主要工作和创新点第78页
　　· 后续研究工作第78-80页
参考文献第80-84页
致谢第84-85页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第85页

本篇论文共85页，点击这进入下载页面。
 
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