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