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A Master Thesis Submitted to
摘 要
ABSTRACT
第一章 绪 论
1.1 研究工作的背景与意义
1.1.1 人群检测专题研究的应用
1.1.2 国内外发展现状
1.2 本文的主要研究内容
1.3 本论文的结构安排
第二章 基础理论和相关技术
2.1 人群统计算法综述
2.2.1 一维卷积层
2.2.2 全卷积网络FCN
2.2.3 RCNN
2.3.1 基于颜色的特征
2.3.2 基于纹理的特征
2.3.3 基于形状的特征
2.3.4 基于空间布局的特征
2.4 图像分割技术
2.4.1 基于视频的图像分割
2.4.2 基于静态图像的图像分割技术
2.5 本章小结
第三章 改进的基于回归网络的人群统计方法
3.1 改进的混合高斯建模背景分割算法
3.2 改进基于视角不变性的特征提取算法
3.2.1 透视关系密度图的产生
3.2.1 改进的方向梯度直方图HOG算法
3.2.2 改进的局部二值模式(LBP)算子
3.3 算法设计与实现
3.4 算法复杂度分析
3.5 实验及结果分析
3.5.1 人群统计算法的评价标准
3.5.2 训练数据库
3.5.3 实验结果及分析
3.6 本章小结
第四章 一种基于人体检测网络的人群统计算法
4.1 一种基于机器学习候选区域生成算法
4.2.1 AlexNet网络的分析
4.2.2 AlexNet网络的微调实验
4.3 算法设计与实现
4.4 算法复杂度分析
4.5.1 构建人体数据库
4.5.2 实验结果及分析
4.6 本章小结
第五章 一种基于全卷积网络的人群密度估计算法
5.1 一种基于二维混合高斯模型的人体图像标注方法
5.2.1 fcn网络的分析
5.2.2 fcn-8网络的微调实验
5.3 算法设计与实现
5.4 算法复杂度分析
5.5 试验及结果分析
5.6 本章小结
第六章 人群统计系统设计与实现
6.1 系统需求
6.2.1 系统描述
6.2.2 架构设计
6.2.3 系统模块
6.2.4 系统流程
6.3 系统实现
6.3.1 算法实现
6.3.2 样本数据处理模块实现
6.3.3 视频传输实现
6.3.4 http代理服务器的实现
6.4 系统测试
6.5 本章小结
第七章 全文总结与展望
7.1 全文总结
7.2 后续工作展望
致 谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果