视频监控下基于多特征融合的密度自适应行人统计方法研究

目录

声明

第1章 绪 论

1.1 研究背景和研究意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容及结构安排

1.3.1 主要研究内容

1.3.2 文章结构安排

第2章 运动人群像素特征的提取

2.1 引言

2.2 运动目标分割

2.2.1 运动目标分割的常用方法

2.2.2 运动目标分割实验结果分析

2.3 图像去噪

2.3.1 形态学处理

2.3.2 阴影消除

2.4 透视校正

2.5 前景边缘检测

2.6 本章小结

第3章 构建流体力学模型

3.1 引言

3.2 微观运动信息提取

3.2.1 光流场算法原理

3.2.2 微分流场计算

3.2.3 光流场实验结果分析

3.3 人群流体特征提取

3.3.1 流体特性概述

3.3.2 粒子流体模型的建立

3.3.3 流体特征提取及实验评估

3.4 本章小结

第4章 基于多特征融合的密度自适应行人统计算法

4.1 引言

4.2 密度自适应的定义及阈值选取

4.3 密度自适应下的特征提取

4.4 回归模型的建立

4.4.1 支持向量回归理论

4.4.2 回归模型的训练

4.5 实验数据集

4.6 实验结果与分析

4.6.1 实验结果

4.6.2 融合多特征与单一特征性能对比

4.6.3 本算法与其他文献性能对比

4.7 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致谢