智慧型視頻監控中目標檢測與識別

內容簡介

《智慧型視頻監控中目標檢測與識別》系統介紹了智慧型視頻監控中目標檢測與識別的基本問題及其相關處理技術。主要內容包括智慧型視頻監控的理論、算法和典型套用實例。包括計算機視覺基本理論、運動目標檢測技術、運動目標跟蹤和分類技術、運動的場景分析及行為理解技術。其中目標的檢測與識別技術在資助的科研項目中有成熟可行的套用實例。《智慧型視頻監控中目標檢測與識別》內容由淺人深、循序漸進，著重於經典內容和最新進展的結合，並輔以較多的套用範例。《智慧型視頻監控中目標檢測與識別》可作為高等院校有關專業的研究生和高年級本科生的教學參考書，也可供相關專業的科技人員學習參考。

圖書目錄

上篇智慧型視頻監控中目標檢測與識別概論

第1章緒論

1.1 智慧型視頻監控概述

1.1.1 智慧型視頻監控的發展

1.1.2 智慧型視頻監控中的關鍵問題

1.2 智慧型視頻監控的研究內容

1.2.1 智慧型視頻監控的系統結構

1.2.2 智慧型視頻監控的難題

1.3 研究現狀與套用前景

參考文獻

第2章計算機運動視覺相關理論

2.1 攝像機的標定

2.1.1 坐標系的變換

2.1.2 攝像機的標定

2.2 雙目立體視覺

2.2.1 特徵匹配關鍵技術

2.2.2 特徵匹配算法分類與立體成像

2.3 運動視覺

2.3.1 運動視覺的研究內容

2.3.2 運動視覺處理框架

2.4 場景理解

2.4.1 場景理解認知框架

2.4.2 靜態場景理解

2.4.3 動態場景理解

參考文獻

第3章運動目標檢測技術

3.1 運動目標檢測概述

3.1.1 光流法

3.1.2 相鄰幀差法

3.1.3 背景差法

3.1.4 邊緣檢測方法

3.1.5 其他重要的相關方法

3.2 視頻監控中的背景建模

3.2.1 背景提取與更新算法概述

3.2.2 基於GMM的背景提取與更新算法

3.2.3 基於AKGMM的背景提取與更新算法

3.2.4 去除陰影

3.3 ROI面積縮減車輛檢測搜尋算法

3.3.1 改進的幀差法

3.3.2 圖像的腐蝕與膨脹

3.3.3 車輛目標分割識別

3.3.4 實驗結果與分析

參考文獻

第4章運動目標跟蹤技術

4.1 目標跟蹤的分類

4.2 目標跟蹤方法

4.2.1 基於特徵的跟蹤方法

4.2.2 基於3D的跟蹤方法

4.2.3 基於主動輪廓的跟蹤方法

4.2.4 基於運動估計的跟蹤方法

4.3 粒子濾波器

4.3.1 離散貝葉斯濾波系統

4.3.2 蒙特卡洛採樣

4.3.3 貝葉斯重要性採樣

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