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第1章 智能视频分析的关键核心技术1

1.1 目标对象特征选择与运动表征5

1.1.1 目标对象的特征选择5

1.1.2 目标对象的运动表征6

1.2 行为识别8

1.2.1 基于模板匹配方法8

1.2.2 基于状态转移图模型方法9

1.3 高层行为与场景理解13

1.4 行为理解中存在的问题与发展趋势17

1.5 基于全景视觉的前景目标对象分割、定位及简单跟踪的实现18

1.5.1 混合高斯模型19

1.5.2 混合高斯模型的算法20

1.5.3 基于混合高斯模型的EM算法21

1.5.4 基于核密度估计的背景差法技术22

1.5.5 基于DSP的全景视频多目标实时检测及跟踪的实现24

1.5.6 阴影消除算法32

1.6 基于全景视觉的多目标对象跟踪的实现46

1.6.1 多目标跟踪方法概述47

1.6.2 基于全景视觉的多目标跟踪技术51

1.7 全景视频图像质量自诊断算法59

1.7.1 视频亮度异常检测算法60

1.7.2 视频图像清晰度异常检测算法62

1.7.3 视频图像偏色检测算法62

1.7.4 视频图像冻结检测算法63

1.7.5 视频图像缺失检测算法64

1.7.6 视频图像干扰检测算法65

本章结束语66

参考文献67

第2章 基于全景视觉的智能交通技术77

2.1 交通安全运行环境的监测85

2.1.1 高速公路隧道交通事故特点86

2.1.2 高速公路隧道交通安全保障体系87

2.1.3 高速公路隧道交通安全保障体系的建立88

2.1.4 高速公路隧道交通安全保障系统的运作模式89

2.1.5 高速公路隧道交通安全保障系统的关键技术89

2.1.6 基于机器视觉的高速公路隧道路况能见度检测技术90

2.1.7 基于机器视觉的道路障碍物检测技术93

2.1.8 基于机器视觉的隧道火灾检测技术94

2.1.9 基于机器视觉的铁路路口安全检测技术99

2.1.10 基于机器视觉的路面状态检测技术109

2.1.11 基于全景计算机视觉的轨道交通安全检测技术113

2.2 交通违法行为的检测117

2.2.1 电子警察的基本功能119

2.2.2 违章行为识别120

2.2.3 闯红灯行为的视觉检测121

2.2.4 违章车辆的身份识别127

2.2.5 “闯绿灯”行为的视觉检测138

2.2.6 违章超速行驶行为的视觉检测139

2.2.7 违章逆向行驶行为的视觉检测143

2.2.8 违章变道行驶行为的视觉检测146

2.2.9 违章停车行为的视觉检测147

2.3 动态道路交通状态的检测157

2.4 静态交通状况的视觉检测175

2.4.1 停车位状态检测的研究现状176

2.4.2 基于采样点的停车位图像特征模型分析178

2.4.3 停车位图像特征提取181

2.4.4 基于采样点的背景建模技术182

2.4.5 基于采样点的干扰滤波算法182

2.4.6 车辆遮挡对停车位视觉检测的影响184

2.4.7 停车位状态视觉检测186

2.5 驾驶安全辅助技术188

2.5.1 车辆周围全景影像获取技术192

2.5.2 车辆行驶过程中关注性区域的生成194

2.5.3 车辆偏离预警与保持202

2.5.4 关注区域内的障碍物视觉检测213

2.6 基于全景视觉的驾驶疲劳检测215

2.6.1 驾驶员的行为特征技术及研究现状215

2.6.2 基于全景视觉的驾驶疲劳检测系统的概念设计218

2.6.3 基于全景视觉的驾驶疲劳检测系统的模块设计与实现219

2.7 基于全景视觉的智能倒车辅助装置235

2.8 基于计算机视觉的油门当刹车的防止技术242

2.9 基于全景视觉的重大交通事故的快速测绘技术245

2.9.1 BODVS交通事故现场测绘平台的设计248

2.9.2 BODVS的测量及测量精度研究251

2.9.3 基于BODVS测量技术的事故现场图绘制及实验研究259

2.10 道路岔口交通状态的视觉检测和交通信号灯控制264

2.11 基于全景视觉检测的交通信息云服务272

本章结束语278

参考文献279

第3章 智能视频分析技术在内河航道智能监控中的应用283

3.1 水路智能交通领域国内外研究现状285

3.1.1 水路交通流参数检测的研究现状285

3.1.2 内河船舶实际载重吨位实时检测研究现状286

3.1.3 基于计算机视觉的内河航道智能监控系统框架287

3.2 基于计算机视觉的内河航道智能监控系统的概要设计289

3.2.1 系统硬件设计289

3.2.2 系统软件设计293

3.3 基于计算机视觉的内河航道智能监控系统的详细设计与实现295

3.3.1 低层视觉：船舶运动目标检测与分割295

3.3.2 中层视觉：船舶跟踪与交通流检测304

3.3.3 高层视觉：实际载重吨位估算与异常预警312

3.4 船舶的身份识别320

本章结束语327

参考文献328

第4章 基于全景视觉的移动机器人技术331

4.1 基于全方位视觉移动机器人的自定位和地图创建技术338

4.1.1 基于全方位视觉移动机器人的SLAM研究现状342

4.1.2 基于全方位视觉的移动机器人拓扑导航344

4.2 基于全方位视觉的移动机器人的避障363

4.2.1 基于AODVS的障碍物测量原理364

4.2.2 基于AODVS的全方位避障策略366

4.2.3 移动机器人的视觉检测工作流程及相应算法367

4.2.4 实验研究369

本章结束语371

参考文献371

第5章 基于智能全景视频感知的节能与安全辅助技术380

5.1 基于智能全景视频感知的自动扶梯节能与安全辅助技术380

5.1.1 乘客人体运动对象与活动台阶对象的检测与分割382

5.1.2 基于全景智能视频感知的自动扶梯节能设计与实现395

5.1.3 基于全景智能视频感知的自动扶梯安全运行检测399

5.2 基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为检测409

5.2.1 电梯轿厢内人体前景对象的提取412

5.2.2 电梯轿厢内人数统计415

5.2.3 电梯轿厢内人体运动特征获取419

5.2.4 电梯轿厢内异常行为检测426

5.2.5 基于智能视频感知的电梯安全辅助系统架构437

5.3 基于智能全景视频感知的群控电梯智能调度技术440

5.3.1 轿厢内乘客数的检测441

5.3.2 楼层中等待上行或下行乘客数的检测442

5.3.3 基于智能全景视频感知的群控电梯智能调度443

5.4 基于智能全景视频感知的集中空调节能技术448

5.4.1 基于智能全景视频感知的集中空调节能系统设计451

5.4.2 基于全景视觉的室内人数统计452

本章结束语460

参考文献460