图书介绍
智能视频监控中目标检测与识别PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 万卫兵，霍宏，赵宇明编著 著
- 出版社： 上海：上海交通大学出版社
- ISBN：9787313060617
- 出版时间：2010
- 标注页数：290页
- 文件大小：118MB
- 文件页数：303页
- 主题词：视频系统－监视控制－目标－检测；视频系统－监视控制－目标识别
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图书目录
上篇 智能视频监控中目标检测与识别概论3
第1章 绪论3
1.1 智能视频监控概述4
1.1.1 智能视频监控的发展4
1.1.2 智能视频监控中的关键问题6
1.2 智能视频监控的研究内容8
1.2.1 智能视频监控的系统结构8
1.2.2 智能视频监控的难题10
1.3 研究现状与应用前景12
参考文献14
第2章 计算机运动视觉相关理论17
2.1 摄像机的标定18
2.1.1 坐标系的变换19
2.1.2 摄像机的标定20
2.2 双目立体视觉25
2.2.1 特征匹配关键技术26
2.2.2 特征匹配算法分类与立体成像30
2.3 运动视觉32
2.3.1 运动视觉的研究内容32
2.3.2 运动视觉处理框架34
2.4 场景理解35
2.4.1 场景理解认知框架36
2.4.2 静态场景理解38
2.4.3 动态场景理解39
参考文献40
第3章 运动目标检测技术43
3.1 运动目标检测概述44
3.1.1 光流法44
3.1.2 相邻帧差法45
3.1.3 背景差法46
3.1.4 边缘检测方法47
3.1.5 其他重要的相关方法47
3.2 视频监控中的背景建模48
3.2.1 背景提取与更新算法概述49
3.2.2 基于GMM的背景提取与更新算法53
3.2.3 基于AKGMM的背景提取与更新算法55
3.2.4 去除阴影63
3.3 ROI面积缩减车辆检测搜索算法74
3.3.1 改进的帧差法76
3.3.2 图像的腐蚀与膨胀79
3.3.3 车辆目标分割识别81
3.3.4 实验结果与分析88
参考文献91
第4章 运动目标跟踪技术94
4.1 目标跟踪的分类95
4.2 目标跟踪方法96
4.2.1 基于特征的跟踪方法96
4.2.2 基于3D的跟踪方法96
4.2.3 基于主动轮廓的跟踪方法97
4.2.4 基于运动估计的跟踪方法98
4.3 粒子滤波器98
4.3.1 离散贝叶斯滤波系统99
4.3.2 蒙特卡洛采样（Monte Carlo Sampling）100
4.3.3 贝叶斯重要性采样（Bayesian Importance Sampling）100
4.3.4 序列化重要性采样（Sequential Importance Sampling）102
4.3.5 粒子滤波（Particle Filte）一般算法描述104
4.3.6 粒子数目N的选取105
4.4 多视角目标跟踪106
4.4.1 目标交接106
4.4.2 多摄像机的协同108
4.4.3 摄像机之间的数据通讯109
4.4.4 多摄像机系统总体设计与集成109
参考文献111
第5章 运动目标分类技术115
5.1 目标分类方法115
5.1.1 基于形状信息的分类115
5.1.2 基于运动特性的分类118
5.1.3 混合方法120
5.2 分类的特征提取120
5.2.1 视频图像的两种特征121
5.2.2 分类特征选择121
5.3 分类器构造122
5.3.1 支持向量机理论123
5.3.2 多类支持向量机126
5.3.3 特征训练131
5.4 训练和分类方案131
5.4.1 静态图像训练分类模型132
5.4.2 动态视频中运动对象的分类133
5.4.3 训练和分类的实验结果134
参考文献136
第6章 行为理解技术139
6.1 行为理解的特征选择与运动表征141
6.1.1 特征选择141
6.1.2 运动表征142
6.2 场景分析145
6.2.1 场景结构145
6.2.2 场景知识库的建立和更新146
6.3 行为建模147
6.3.1 目标描述148
6.3.2 约束表达148
6.3.3 分层的行为模型结构149
6.4 行为识别150
6.4.1 基于模板匹配方法150
6.4.2 基于状态转移的图模型方法151
6.4.3 行为识别的实现153
6.5 高层行为与场景理解155
6.6 行为理解存在的问题与发展趋势157
参考文献159
下篇 智能视频监控应用实例165
第7章 白天车辆检测实例165
7.1 道路交通样本库的采集与组织165
7.1.1 样本的采集165
7.1.2 样本库元信息和组织166
7.2 车辆检测系统结构设计169
7.2.1 基于视频的车辆检测方法概述169
7.2.2 虚拟线圈车辆检测法的算法流程171
7.2.3 系统框图172
7.3 背景重构173
7.3.1 视频背景重构技术回顾173
7.3.2 基于IMFKGMM的背景提取与更新算法175
7.4 灰度空间阴影检测算法研究184
7.4.1 彩色图像的灰度变换185
7.4.2 算法原理185
7.4.3 试验结果188
7.5 虚拟线圈车辆检测法192
7.5.1 数学形态学后处理与状态机193
7.5.2 交通参数的测量196
第8章 夜间车辆检测实例201
8.1 夜间视频车辆检测系统框架203
8.2 摄像机配置204
8.2.1 摄像机安装和标定204
8.2.2 车灯在路面上的投影与视野的设置206
8.3 车灯提取配对跟踪算法209
8.3.1 车灯提取与车灯形状特征210
8.3.2 配对跟踪算法212
8.3.3 交通参数计算与实验结果和分析218
第9章 昼夜亮度变化及切换方法221
9.1 离线亮度变化建模221
9.1.1 交通视频亮度变化实例与S型曲线222
9.1.2 离线曲线拟合224
9.1.3 在线亮度变化识别228
9.2 昼夜检测算法的切换方法232
9.2.1 亮度模型分析与切换时间选取策略233
9.2.2 过渡时段的切换方法238
9.2.3 切换方法试验结果243
9.3 仿真试验平台245
第10章 距离测量实例248
10.1 摄像机标定及距离测量249
10.1.1 OpenCV中的标定方法249
10.1.2 测距算法251
10.2 实验与结果分析256
10.2.1 内参数矩阵与场景无关性257
10.2.2 标定平面上两点间距离测量258
10.2.3 垂直于标定平面轴线上两点间距离测量260
10.2.4 双视角同时标定，任意两点间距离测量261
第11章 客流检测系统实例263
11.1 视频图像采集与数据结果传输264
11.1.1 视频图像采集系统设置264
11.1.2 视频文件266
11.1.3 数据结果的传输267
11.2 基于背景检测的行人检测271
11.2.1 背景分割271
11.2.2 行人检测273
11.3 基于blob检测的行人跟踪与计数策略276
11.3.1 基于blob的跟踪方法277
11.3.2 计数策略279
11.4 算法的工程实现与实验结果286
后记291