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面向智能视频监控的运动目标检测与跟踪方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-12页 | | ABSTRACT | 第12-14页 | | 第一章 绪论 | 第14-25页 | | ·研究背景 | 第14-15页 | | ·智能视频监控原理及关键技术 | 第15-17页 | | ·国内外相关研究工作 | 第17-20页 | | ·论文的主要工作及其贡献 | 第20-23页 | | ·论文的结构安排 | 第23-25页 | | 第二章 监控视频运动目标的检测 | 第25-44页 | | ·运动目标的检测方法 | 第25-29页 | | ·运动目标检测的“减背景”技术 | 第25-28页 | | ·基于目标特征的运动目标检测 | 第28-29页 | | ·针对简单场景的运动目标检测ODBAP方法 | 第29-35页 | | ·目标出现区域的划分及背景图像的获取 | 第30页 | | ·目标出现区域内运动目标的检测 | 第30-32页 | | ·目标出现区域外运动目标的检测 | 第32-34页 | | ·算法实验结果及其讨论 | 第34-35页 | | ·针对复杂场景的运动目标检测FCGMM方法 | 第35-43页 | | ·算法步骤 | 第36-39页 | | ·算法收敛性分析 | 第39页 | | ·算法实验结果及其讨论 | 第39-43页 | | ·本章小结 | 第43-44页 | | 第三章 二值图像聚类及目标内部空洞的填充 | 第44-67页 | | ·二值图像的聚类方法 | 第44-46页 | | ·形态学闭算子 | 第44页 | | ·基于划分的聚类 | 第44-45页 | | ·基于网格的聚类 | 第45页 | | ·基于密度的聚类 | 第45页 | | ·基于层次的聚类 | 第45页 | | ·基于图论的聚类 | 第45-46页 | | ·基于链路的二值图像快速聚类CBIBP方法 | 第46-57页 | | ·算法原理 | 第47-50页 | | ·算法步骤 | 第50-54页 | | ·算法复杂性分析 | 第54页 | | ·算法输入参数的设定 | 第54-55页 | | ·算法实验结果及其讨论 | 第55-57页 | | ·目标内部空洞的快速填充FOHBC方法 | 第57-66页 | | ·算法步骤 | 第58-64页 | | ·算法复杂性分析 | 第64页 | | ·算法输入参数的设定 | 第64页 | | ·算法实验结果及其讨论 | 第64-66页 | | ·本章小结 | 第66-67页 | | 第四章 部分遮挡目标分割及运动目标阴影消除 | 第67-84页 | | ·部分遮挡目标分割及阴影消除方法 | 第67-69页 | | ·基于颜色的阴影消除 | 第68页 | | ·基于边缘的阴影消除 | 第68-69页 | | ·基于纹理的阴影消除 | 第69页 | | ·基于模型的部分遮挡目标分割及阴影消除 | 第69页 | | ·基于形态学的部分遮挡车辆分割及阴影消除VSSEBM方法 | 第69-83页 | | ·车辆阴影的方向与类型 | 第69-70页 | | ·前景连通域的几何形态特征 | 第70-72页 | | ·短截线车辆阴影的消除 | 第72-75页 | | ·部分遮挡车辆的分割 | 第75-77页 | | ·长截线车辆阴影的消除 | 第77页 | | ·特殊情况的判断与处理 | 第77-79页 | | ·算法流程 | 第79页 | | ·算法复杂性分析 | 第79页 | | ·算法实验结果及其讨论 | 第79-83页 | | ·本章小结 | 第83-84页 | | 第五章 监控视频运动目标的跟踪 | 第84-97页 | | ·运动目标的跟踪方法 | 第84-87页 | | ·基于预测的跟踪方法 | 第84-86页 | | ·基于特征的跟踪方法 | 第86页 | | ·基于模型的跟踪方法 | 第86页 | | ·基于区域的跟踪方法 | 第86-87页 | | ·基于活动轮廓的跟踪方法 | 第87页 | | ·基于预测与特征匹配相结合的目标跟踪TBFCM方法 | 第87-96页 | | ·运动模型自适应的粒子滤波TBAPF方法 | 第88-90页 | | ·特征信息与特征匹配度 | 第90-92页 | | ·预测与特征匹配相结合的目标跟踪TBFCM方法 | 第92-93页 | | ·完全遮挡情况的处理 | 第93页 | | ·算法实验结果及其讨论 | 第93-96页 | | ·本章小结 | 第96-97页 | | 第六章 结束语 | 第97-99页 | | ·论文工作总结 | 第97页 | | ·未来工作展望 | 第97-99页 | | 致谢 | 第99-100页 | | 参考文献 | 第100-115页 | | 作者在学期间取得的学术成果 | 第115-116页 | | 附录A 英文缩略词表 | 第116页 |
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论文编号BS586655，这篇论文共116页
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