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基于运动目标检测跟踪的智能监控系统设计实现

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基于运动目标检测跟踪的智能监控系统设计实现
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-14页
  · 课题背景及研究意义第8-9页
  · 课题研究现状第9-11页
    · 智能视频监控系统第9-10页
    · 智能监控系统中运动目标检测跟踪算法第10-11页
  · 论文的研究内容和目标第11-13页
  · 论文的结构安排第13-14页
第2章 复杂背景下运动目标检测算法的研究第14-26页
  · 智能监控系统中图像处理的实现过程第14页
  · 视频图像的预处理第14-15页
  · 常用的运动目标检测算法第15-17页
    · 光流计算法第15页
    · 基于帧间差分的运动目标检测法第15-16页
    · 基于背景差分的运动目标检测法第16-17页
  · 基于背景边缘检测差的运动目标检测算法第17-24页
    · 算法基本原理与设计步骤第17-18页
    · 边缘背景差分法第18-20页
    · 改进的帧间差分算法第20-21页
    · 背景边缘检测差结合帧间差分与颜色偏差第21-23页
    · 基于双向模板填充的运动目标分割第23-24页
  · 实验结果与对比分析第24-25页
  · 本章小结第25-26页
第3章 运动目标跟踪技术的研究与实现第26-48页
  · 目标跟踪相关性匹配算法第26-28页
    · 相关性匹配算法原理第26-27页
    · 基于MCD的相关性匹配算法第27页
    · 基于SSDA的相关性匹配算法第27-28页
  · MeanShift目标跟踪算法第28-31页
    · MeanShift基本原理第28-29页
    · 基于MeanShift算法的运动目标跟踪第29-31页
  · 基于加权分块直方图自适应带宽MeanShift算法第31-36页
    · 加权分块颜色直方图第32-33页
    · 九状态动态带宽第33页
    · 改进算法实现过程第33-34页
    · 实验结果与对比分析第34-36页
  · 基于卡尔曼滤波器的遮挡问题研究实现第36-45页
    · 卡尔曼滤波器工作原理与实现过程第37-39页
    · 基于卡尔曼滤波器的联合预测算法第39-40页
    · 遮挡过程的判定第40-42页
    · 实验结果与对比分析第42-45页
  · 多目标检测跟踪算法第45-47页
    · 多目标检测跟踪算法实现过程第45-46页
    · 多目标跟踪算法实验结果第46-47页
  · 本章小结第47-48页
第4章 基于DSP的智能监控系统的设计实现第48-72页
  · DM642硬件平台与开发环境第48-49页
  · 基于C/S架构的DSP端系统设计第49-68页
    · 系统整体方案设计第49-50页
    · DSP端系统硬件设计方案第50-51页
    · DSP软件设计框架第51-52页
    · DSP/BIOS与多任务SCOM通信机制第52-56页
    · 视频采集模块第56-60页
    · 网络传输模块第60-63页
    · 运动目标检测跟踪与H.264编码模块第63-65页
    · 云台控制与报警模块第65-67页
    · DSP端的代码优化第67-68页
  · 基于B/S架构的DSP端系统设计第68-71页
    · TI系统集成参考框架第68-69页
    · 系统整体设计方案第69-70页
    · 各功能模块设计实现第70-71页
  · 本章小节第71-72页
第5章 嵌入式智能监控系统客户端的设计实现第72-88页
  · 基于C/S架构的客户端系统设计第72-80页
    · 系统概述第72-73页
    · 系统各模块设计第73-80页
  · 基于B/S架构的客户端系统实现第80-81页
    · Web显示页面实现方式第80页
    · 基于HTTP协议下B/S模式的信息交换第80-81页
  · 系统功能实现第81-86页
    · 基于C/S架构的系统第81-85页
    · 基于B/S架构的系统第85-86页
  · 本章小节第86-88页
结论第88-90页
参考文献第90-94页
攻读硕士学位期间所取得的研究成果、参加的科研活动以及所获奖励第94-96页
致谢第96页

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