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行人异常行为检测方法的研究与系统实现
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Absreact第6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 研究现状及趋势第10-13页
        1.2.1 行人异常行为检测理论的研究现状第10-12页
        1.2.2 行人异常行为检测系统的发展现状第12-13页
    1.3 本论文的主要内容与结构安排第13-15页
第二章 运动目标检测与跟踪第15-31页
    2.1 运动目标检测第15-24页
        2.1.1 帧间差分法第15-16页
        2.1.2 码本(Code Book)法第16-17页
        2.1.3 混合高斯模型(GMM)法第17-19页
        2.1.4 ViBe算法第19-20页
        2.1.5 基于头肩检测的行人检测算法第20-24页
    2.2 运动目标跟踪第24-29页
        2.2.1 Mean Shift第24-27页
        2.2.2 光流法第27-29页
    2.3 本章小结第29-31页
第三章 基于视觉词袋(BoVW)的轨迹特征描述第31-39页
    3.1 典型的轨迹特征描述子第31-32页
        3.1.1 轨迹形状特征描述子第31-32页
        3.1.2 轨迹HOG特征描述子第32页
        3.1.3 轨迹HOF特征描述子第32页
    3.2 视觉词袋(BoVW)模型第32-37页
        3.2.1 码本生成第33-34页
        3.2.2 编码方案第34-36页
        3.2.3 池化与标准化第36-37页
    3.3 基于视觉词袋(BoVW)的轨迹特征描述第37-38页
    3.4 本章小结第38-39页
第四章 基于双轨迹特征建模的实时行人异常行为检测第39-49页
    4.1 算法介绍第40-43页
        4.1.1 轨迹模型的训练第40-42页
        4.1.2 轨迹模型的测试第42-43页
    4.2 实验分析第43-45页
    4.3 基于多特征融合的异常行为检测方法第45-47页
    4.4 异常帧序列提取第47页
    4.5 本章小结第47-49页
第五章 异常行为检测系统的实现第49-57页
    5.1 系统整体框架第49-52页
        5.1.1 系统的硬件架构第49-50页
        5.1.2 系统的软件架构第50-52页
    5.2 软件模块的实现第52-53页
        5.2.1 软件模块的设计模式第52-53页
        5.2.2 相关的开源库第53页
    5.3 系统运行展示第53-55页
    5.4 本章小结第55-57页
第六章 总结与展望第57-59页
致谢第59-61页
参考文献第61-67页
在学期间发表论文第67页

 
论文编号BS2625306,这篇论文共67
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