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基于視頻分析的圈養豪豬檢測及基本行為識別

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基于視頻分析的圈養豪豬檢測及基本行為識別
論文目錄
 
摘要第1-5頁
abstract第5-10頁
1 緒論第10-17頁
 1.1 研究背景及意義第10-11頁
  1.1.1 研究背景第10頁
  1.1.2 研究目的及意義第10-11頁
 1.2 國內外研究現狀第11-14頁
  1.2.1 國外研究現狀第11-12頁
  1.2.2 國內研究現狀第12-14頁
 1.3 技術路線圖第14-15頁
 1.4 本文的內容安排第15頁
 1.5 本文的研究重點第15-16頁
 1.6 本文的主要創新第16-17頁
2 實驗數據來源及實驗方案設計第17-20頁
 2.1 豪豬視頻的采集第17頁
 2.2 涉及到的技術、平臺及工具第17頁
 2.3 圈養豪豬的生活環境第17-18頁
 2.4 實驗系統設計與模塊劃分第18-19頁
  2.4.1 目標分析第18頁
  2.4.2 實驗流程第18-19頁
 2.5 本章總結第19-20頁
3 圖像的預處理第20-25頁
 3.1 圖像的數字化表示第20頁
 3.2 灰度圖像與彩色圖像第20-21頁
 3.3 圖像平滑處理第21-23頁
  3.3.1 中值濾波第22頁
  3.3.2 高斯平滑濾波第22-23頁
 3.4 形態學圖像處理第23-24頁
 3.5 本章小結第24-25頁
4 圈養豪豬視頻圖像的背景建模及局部特征提取第25-41頁
 4.1 背景建模第25-31頁
  4.1.1 背景建模的步驟第25-26頁
  4.1.2 背景建模方法第26-31頁
 4.2 輪廓特征提取第31-33頁
  4.2.1 前景圖像中的輪廓第31-32頁
  4.2.2 輪廓的初篩第32頁
  4.2.3 輪廓特征提取第32-33頁
 4.3 局部特征提取第33-39頁
  4.3.1 角點檢測第33-35頁
  4.3.2 特征點檢測第35-36頁
  4.3.3 幾種特征點檢測算法的比較第36-38頁
  4.3.4 特征點分組第38-39頁
 4.4 本章總結第39-41頁
5 圈養豪豬的特征量化與豪豬檢測第41-50頁
 5.1 圈養豪豬視頻圖像中的輪廓第41-43頁
  5.1.1 分類屬性選擇第41-42頁
  5.1.2 豪豬圖像輪廓特征數據第42-43頁
 5.2 數據預處理第43-44頁
 5.3 數據挖掘分類算法第44-46頁
  5.3.1 決策樹分類算法第45頁
  5.3.2 隨機森林第45頁
  5.3.3 基于規則歸納的RIPPER算法第45-46頁
  5.3.4 貝葉斯分類器第46頁
  5.3.5 支持向量機第46頁
 5.4 分類過程第46-49頁
  5.4.1 測試選項:十折交叉驗證第47頁
  5.4.2 模型評估與選擇第47-49頁
 5.5 本章總結第49-50頁
6 圈養豪豬行為識別模型第50-59頁
 6.1 行為識別前的準備第50-52頁
  6.1.1 建立輔助坐標第50-51頁
  6.1.2 圈養豪豬的動與靜識別第51-52頁
 6.2 圈養豪豬行為識別模型第52-57頁
  6.2.1 豪豬啃咬鐵門行為識別第53-54頁
  6.2.2 豪豬的靜息識別第54頁
  6.2.3 豪豬的進食行為識別第54-56頁
  6.2.4 豪豬飲水行為識別第56頁
  6.2.5 豪豬排泄行為識別第56-57頁
 6.3 實驗結果第57-58頁
 6.4 本章總結第58-59頁
7 總結與展望第59-62頁
 7.1 論文總結第59-60頁
 7.2 研究展望第60-62頁
致謝第62-63頁
參考文獻第63-68頁
附錄A:相關設備具體參數第68-70頁
附錄B:部分核心代碼第70-88頁
附錄C: ORB特征點分組代碼第88-93頁
附錄D:攻讀碩士學位期間的科研工作第93頁

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