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智能视频监控中的运动目标检测和跟踪算法研究

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智能视频监控中的运动目标检测和跟踪算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
插图索引第11-14页
附表索引第14-15页
第一章 绪论第15-34页
  · 研究背景与意义第15-26页
    · 传统视频监控系统的不足第16-17页
    · 智能视频监控系统的定义及其优点第17页
    · 智能视频监控系统的组成第17-20页
    · 智能视频监控系统的新功能第20-26页
  · 研究现状第26-27页
  · 存在的问题第27-31页
    · 运动目标检测中存在的问题第27-29页
    · 运动目标跟踪中存在的问题第29-30页
    · 论文研究内容侧重的选择第30-31页
  · 论文的主要工作和论文的组织结构第31-34页
    · 论文的主要工作第31-32页
    · 论文的组织结构第32-34页
第二章 相关理论基础知识第34-49页
  · LBP算子第34-41页
    · 基本的LBP第34-35页
    · 加阈值的LBP第35-36页
    · LBP统一模式第36-41页
    · LBP统一模式直方图第41页
  · RGB颜色空间到HSV颜色空间的转换第41-44页
  · 形态学操作第44-48页
  · 小结第48-49页
第三章 运动目标检测算法研究第49-90页
  · 运动目标检测技术概述第49-62页
    · 帧差法第49-52页
    · 背景减除法第52-57页
    · 光流法第57-59页
    · 运动目标检测算法比较与分析第59-62页
  · 结合改进的LBP纹理和色度信息的运动目标检测算法第62-76页
    · 混合高斯模型存在的问题及解决思路第62-68页
    · 结合LBP纹理和色度信息的背景表示第68-70页
    · 结合局部LBP纹理和色度信息的运动目标检测算法第70-72页
    · 实验结果与分析第72-76页
  · 结合LK光流法与三帧差分法的运动目标检测算法第76-89页
    · 光流概述第77-78页
    · LK光流法的原理第78-81页
    · Harris角点第81-83页
    · 三帧差分法的原理及算法步骤第83-84页
    · 结合LK光流法与三帧差分法的运动目标检测第84-86页
    · 实验结果与分析第86-89页
  · 小结第89-90页
第四章 运动目标跟踪算法研究第90-118页
  · 运动目标跟踪技术概述第90-103页
    · 运动目标跟踪简介第91-92页
    · 运动目标跟踪方法的分类第92-96页
    · 运动目标跟踪的典型算法第96-100页
      · 基于均值偏移(Meanshift)的目标跟踪第96-97页
      · 基于卡尔曼滤波器(Kalman Filter)的目标跟踪第97-98页
      · 基于粒子滤波的目标跟踪第98-100页
    · 运动目标跟踪中的难点问题第100-103页
  · 基于LBP纹理和色度的Camshift运动目标跟踪算法第103-109页
    · Camshift跟踪算法第103-105页
    · 联合LBP纹理和色度信息的Camshift跟踪算法第105-106页
    · 实验结果和讨论第106-109页
  · 基于Kalman滤波器和Blob信息的运动目标跟踪算法第109-117页
    · Kalman滤波器的原理和流程第109-112页
    · Blob信息提取第112-113页
    · 基于Kalman滤波器和Blob匹配法的运动目标跟踪算法第113-115页
    · 实验结果与分析第115-117页
  · 小结第117-118页
第五章 总结与展望第118-120页
参考文献第120-129页
附录第129-132页
  附录1 攻读博士期间发表的论文第129-130页
  附录2 攻读博士期间主持的项目第130页
  附录3 攻读博士期间参与的项目第130-131页
  附录4 攻读博士期间获得的奖励第131-132页
致谢第132-133页

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