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监控视频图像处理与智能分析关键技术优化研究

监控视频图像处理与智能分析关键技术优化研究

  • 字数: 223000
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 中国纺织出版社有限公司
  • 作者: 董涛 著
  • 商品条码: 9787518079339
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 28
定价:¥58 销售价:登录后查看价格  ¥{{selectedSku?.salePrice}} 
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精选
内容简介
本书主要阐述了监控视频图像处理与智能分析技术,并对相关的关键技术进行改进优化,获得更实时、准确的目标检测与跟踪方法;从不同方面改进了行人重识别算法;对监控视频异常行为信息分析技术进行优化;对人群密度检测及人群异常行为分析算法进行改进。以期为计算机视觉领域的理论研究与技术应用提供有益参考。
目录
第1章视频图像编码
1.1视频的数字化
1.2数字视频编码的方法
1.3数字视频压缩标准
1.4视频图像质量评价
第2章监控视频高效编码
2.1模型编码
2.2基于背景建模技术的监控视频编码
2.3背景差分预测编码
第3章目标检测技术与算法优化
3.1目标检测
3.2目标检测算法及评价指标
3.3基于改进YOLOv3-tiny的目标检测优化算法
3.4实验测试与结果分析
3.5本章小结
第4章多目标跟踪技术与算法优化
4.1多目标跟踪技术
4.2采用卡尔曼滤波的混合度量优化算法
4.3目标对象关联匹配
4.4实验测试及结果分析
4.5本章小结
第5章面向小规模行人再识别技术优化
5.1引言
5.2行人目标图像的多示例表述
5.3以深度多示例学习为基础的行人目标再识别模型
5.4实验测试结果与分析
5.5本章小结
第6章面向人群行人再识别技术优化
6.1引言
6.2对称三元组损失
6.3以身份识别与估量学习为基础的混和深度模型
6.4实验测试与结果分析
6.5本章小结
第7章面向复杂场景的行人再识别
7.1引言
7.2微集群损失
7.3基于微集群损失的深度行人对象再识别模型
7.4实验测试与结果分析
7.5本章小结
第8章基于LSTM与CNN的人体跌倒行为识别
8.1混和模型框架
8.2混和深度学习模型
8.3实验测试与结果分析
8.4本章小结
第9章基于LSTM与CNN的打斗行为识别
9.1混和模型的基本结构
9.2光流特征运算获取
9.3混和深度神经网络框架
9.4实验测试与结果分析
9.5本章小结
第10章人群密度检测
10.1依据像素特征的行人数量预估
10.2依据纹理特征的密度检查
10.3本章小结
第11章基于稀疏描述的人群异常行为检测
11.1人群运动特征获取
11.2多尺度光流直方图
11.3特征字典学习
11.4异常行为检测
11.5字典在线优化
11.6实验测试与结果分析
11.7本章小结

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