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基于分数阶的变分光流模型算法研究及其在手扶电梯视频监控系统中的应用

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基于分数阶的变分光流模型算法研究及其在手扶电梯视频监控系统中的应用
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-8页
英语缩略词第15-17页
第一章 绪论第17-32页
    1.1 课题背景和研究意义第17-18页
    1.2 光流法的发展历史和研究现状第18-23页
    1.3 光流法的评价指标第23-26页
        1.3.1 数值评价指标第23-25页
        1.3.2 光流矢量图及颜色编码图第25-26页
        1.3.3 常用的光流技术评估数据库第26页
    1.4 光流法存在的问题第26-29页
    1.5 本文研究内容与章节安排第29-32页
        1.5.1 研究内容第29-30页
        1.5.2 章节安排第30-32页
第二章 分数阶微积分数学理论基础第32-48页
    2.1 引言第32页
    2.2 分数阶微积分的发展历史及应用第32-34页
    2.3 分数阶微积分的基本函数第34-36页
    2.4 Grümwald-Letnikov(G_L)型分数阶微积分第36-39页
        2.4.1 G_L型分数阶微积分定义第36-38页
        2.4.2 G_L型分数阶微积分性质第38-39页
    2.5 Riemann-Liouville(R-L)型分数阶微积分第39-42页
        2.5.1 左R_L型分数阶微积分定义第39页
        2.5.2 左R_L型分数阶微积分性质第39-40页
        2.5.3 右R_L型分数阶微积分定义第40-41页
        2.5.4 右R_L型分数阶微积分性质第41-42页
    2.6 图像序列中分数阶微分的计算方法第42-45页
    2.7 二重分数阶微分掩模第45-47页
    2.8 分数阶泰勒级数展开第47页
    2.9 本章小结第47-48页
第三章 基于分数阶微分的双分数阶光流模型第48-70页
    3.1 引言第48页
    3.2 本章算法概述第48-51页
        3.2.1 变分光流模型数据项的改进策略第48-50页
        3.2.2 变分光流模型平滑项的改进策略第50页
        3.2.3 分数阶理论在图像处理领域的应用第50-51页
    3.3 HS光流模型第51-54页
        3.3.1 HS光流模型及其化简过程第52-53页
        3.3.2 光流场的数值迭代方法第53-54页
    3.4 分数阶光流模型-FOVOFM第54-57页
        3.4.1 能量函数第54-55页
        3.4.2 公式化简第55页
        3.4.3 数值计算第55-57页
    3.5 提出的双分数阶光流模型-DFOVOFM第57-58页
        3.5.1 能量函数第57页
        3.5.2 公式化简第57-58页
        3.5.3 数值计算第58页
    3.6 实验结果及分析第58-69页
        3.6.1 分数阶阶次的选取原则第59-62页
        3.6.2 对比实验第62-69页
    3.7 本章小结第69-70页
第四章 基于图像信噪比及超像素分割的二重分数阶微分掩模自适应策略第70-86页
    4.1 引言第70页
    4.2 本章算法概述第70-73页
    4.3 自适应双分数阶光流模型流程图第73-74页
    4.4 自适应分数阶阶次及掩模尺寸第74-75页
    4.5 自适应分数阶微分掩模的形状第71-79页
    4.6 实验结果及分析第79-85页
        4.6.1 在MiddleBury数据库中的实验第79-81页
        4.6.2 在MPI_Sintel数据库中的实验第81-82页
        4.6.3 在KITTI数据库中的实验第82-83页
        4.6.4 在户外视频图像库中的实验第83-85页
    4.7 本章小结第85-86页
第五章 基于图像品质参数的变分光流模型平滑参数自适应策略第86-102页
    5.1 引言第86页
    5.2 本章算法概述第86-87页
    5.3 基于WRMS的平滑参数选取方法第87-88页
    5.4 基于图像品质参数的自适应平滑参数的方法第88-94页
        5.4.1 改进的SLIC算法第88-89页
        5.4.2 图像品质参数第89-92页
        5.4.3 自适应平滑参数第92-94页
    5.5 实验结果及分析第94-100页
    5.6 本章小结第100-102页
第六章 自适应分数阶变分光流模型在扶梯视频监控系统中的应用第102-113页
    6.1 引言第102页
    6.2 异常行为识别算法概述第102-104页
    6.3 扶梯乘客异常行为识别算法流程图第104-105页
    6.4 基于OPENPOSE的人体骨架提取第105-106页
    6.5 实验结果及分析第106-111页
        6.5.1 乘客逆行的光流特征及人体骨架序列第107-108页
        6.5.2 乘客向前摔倒的光流特征及人体骨架序列第108页
        6.5.3 乘客向后摔倒的光流特征及人体骨架序列第108-109页
        6.5.4 基于光流特征的异常行为分类第109-111页
    6.6 本章小结第111-113页
结论与展望第113-115页
    论文的主要研究成果第113-114页
    展望未来的研究工作第114-115页
参考文献第115-134页
攻读博士学位期间取得的研究成果第134-136页
致谢第136-137页
附件第137页

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