基于全景视觉的自动扶梯节能及智能监控系统
基于全景视觉的自动扶梯节能及智能监控系统【摘要】:随着经济的蓬勃发展,城市化步伐急剧加快,自动扶梯的使用数量也随之飞速增长,它广泛应用于商场、宾馆、机场、车站等公共场所。但是,自动
【学位授予单位】:浙江工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41;TP277
【目录】:
- 摘要5-6
- ABSTRACT6-12
- 第1章 绪论12-18
- 1.1 研究背景12-14
- 1.2 国内外研究现状14-15
- 1.3 研究目的与意义15
- 1.4 研究内容15-17
- 1.5 论文章节安排17
- 1.6 本章小结17-18
- 第2章 人体对象建模与分割18-40
- 2.1 引言18
- 2.2 基于运动前景的人体对象检测18-25
- 2.2.1 运动目标检测算法概述18-22
- 2.2.2 混合高斯背景建模思想22-23
- 2.2.3 阴影抑制23-24
- 2.2.4 连通区域填充24
- 2.2.5 消除孤立点24-25
- 2.3 基于模型的人体检测25-33
- 2.3.1 级联Adaboost 分类器26-30
- 2.3.2 HOG 人体特征提取30-33
- 2.4 基于混合高斯差分的HOG 特征人体检测方法33-36
- 2.4.1 连通区域的分割校正34-35
- 2.4.2 前景点区域内HOG 检测35-36
- 2.4.3 合并检测框36
- 2.5 实验结果与分析36-39
- 2.5.1 基于混合高斯的HOG 人体对象提取效果图36-37
- 2.5.2 人体对象提取精度对比37-38
- 2.5.3 执行速度对比38-39
- 2.6 本章小结39-40
- 第3章 自动扶梯节能设计与实现40-47
- 3.1 引言40
- 3.2 自动扶梯检测区域定制40-41
- 3.3 节能系统原理图41-42
- 3.4 节能控制流程图42-43
- 3.5 自动扶梯节能控制实现43-45
- 3.6 实验结果45-46
- 3.7 本章小结46-47
- 第4章 人体对象跟踪与异常行为检测47-63
- 4.1 引言47
- 4.2 人体对象跟踪47-56
- 4.2.1 基于金字塔模型的Lucas-Kanade 光流稀疏迭代法49-52
- 4.2.2 卡尔曼预测算法52-54
- 4.2.3 结合卡尔曼预测的光流算法跟踪54-56
- 4.3 越界检测56-57
- 4.4 逆向检测57-60
- 4.4.1 根据轨迹中心点判断58
- 4.4.2 光流归化方向判断法58-60
- 4.5 跌倒行为识别60-62
- 4.6 本章小结62-63
- 第5章 系统实现63-71
- 5.1 引言63
- 5.2 系统架构及模块介绍63-64
- 5.3 系统实现64-70
- 5.3.1 系统开发环境64-65
- 5.3.2 系统软件模块实现65-68
- 5.3.3 系统界面介绍68-70
- 5.4 本章小结70-71
- 第6章 总结与展望71-73
- 6.1 总结71
- 6.2 展望71-73
- 参考文献73-77
- 致谢77-78
- 攻读学位期间参加的科研项目和成果78
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