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內(nèi)容簡介

　　本書主要針對煤礦復(fù)雜環(huán)境視頻序列展開目標(biāo)檢測方法的研究，通過對危險區(qū)域目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確實時的檢測、跟蹤，對不正?，F(xiàn)象及時報警，通過后續(xù)聯(lián)動措施排除安全隱患，能最大限度地遏制安全事故的發(fā)生，實現(xiàn)事故的預(yù)防與控制，從而降低礦井的事故率和死亡率，并盡可能減少對人工的依賴，降低人力、物力和財力的投入，促進(jìn)煤礦安全生產(chǎn)穩(wěn)定好轉(zhuǎn)。本書可作為高等院校安全工程類及計算機(jī)等相關(guān)專業(yè)研究生和本科生的教學(xué)參考書，也可供從事相關(guān)領(lǐng)域科研、設(shè)計及工程技術(shù)人員參考使用。

作者簡介

暫缺《礦井復(fù)雜環(huán)境目標(biāo)檢測跟蹤關(guān)鍵技術(shù)》作者簡介

圖書目錄

1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 研究發(fā)展和現(xiàn)狀
1.3 研究方法綜述
1.4 本書研究內(nèi)容
1.5 本書組織結(jié)構(gòu)
2 目標(biāo)局部特征提取
2.1 特征檢測
2.2 圖像去噪
2.3 特征搜索及精確匹配
2.4 復(fù)雜環(huán)境快速匹配
2.5 本章小結(jié)
3 煤礦復(fù)雜環(huán)境視頻拼接
3.1 匹配預(yù)處理
3.2 相位相關(guān)粗匹配
3.3 自動排序
3.4 拼接
3.5 無縫拼接
3.6 實驗分析
3.7 本章小結(jié)
4 基于輪廓模型的目標(biāo)檢測
4.1 Snake參數(shù)活動輪廓模型
4.2 基于變分水平集的目標(biāo)檢測
4.3 融合多種群粒子群算法的Snake模型
4.4 本章小結(jié)
5 基于Camshift復(fù)雜環(huán)境目標(biāo)跟蹤
5.1 Meanshift算法
5.2 Camshift跟蹤算法
5.3 紋理模型
5.4 多特征模板建立及更新
5.5 抗遮擋模型
5.6 本章小結(jié)
6 結(jié)論
6.1 本書研究成果
6.2 今后的工作
參考文獻(xiàn)