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基于视频的矿井下人员检测方法研究

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基于视频的矿井下人员检测方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-20页
  1.1 研究的背景与意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-17页
    1.2.1 矿井下人员检测研究现状第11-13页
    1.2.2 基于视频的目标检测研究现状第13-15页
    1.2.3 基于视频的动作识别研究现状第15-17页
  1.3 论文研究内容与技术路线第17-18页
  1.4 论文组织结构第18-20页
第2章 基于TD-HF模型的矿井下人员检测第20-31页
  2.1 问题分析与基本思想第20-21页
  2.2 初步人体运动区域提取第21-22页
  2.3 强分类器级联模型第22-27页
    2.3.1 构造样本集及预处理第22-24页
    2.3.2 计算Haar特征值及训练分类器第24-25页
    2.3.3 强分类器级联模型第25-27页
  2.4 检测最终人体运动区域第27-28页
  2.5 实验分析与结果第28-30页
    2.5.1 实验环境与数据第28页
    2.5.2 实验及分析第28-30页
  2.6 本章小结第30-31页
第3章 基于安全帽特征的矿井下人员检测第31-44页
  3.1 井下人员检测改进策略第31-32页
  3.2 颜色特征提取第32-34页
  3.3 轮廓特征提取第34-39页
  3.4 结合特征检测安全帽第39-40页
  3.5 实验分析与结果第40-43页
    3.5.1 实验环境与数据第40页
    3.5.2 实验及分析第40-43页
  3.6 本章小结第43-44页
第4章 基于稠密轨迹与深度卷积网络的动作识别第44-60页
  4.1 动作识别基本思路第44-46页
  4.2 提取改进的稠密轨迹第46-48页
  4.3 提取多尺度卷积特征图第48-54页
    4.3.1 双流卷积神经网络第48-52页
    4.3.2 提取特征图第52-54页
  4.4 提取稠密轨迹的深度特征第54-56页
  4.5 实验分析与结果第56-59页
    4.5.1 实验环境与数据第56页
    4.5.2 实验及分析第56-59页
  4.6 本章小结第59-60页
第5章 总结与展望第60-62页
  5.1 总结第60-61页
  5.2 展望第61-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-68页
攻读学位期间发表的学术论文第68页

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