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第1章 成像技术的历史与现状1

1.1 引言1

1.2 暗箱的发明与摄影光学2

1.2.1 墨经光学2

1.2.2 摄影光学4

1.2.3 小孔成像5

1.2.4 西洋暗箱8

1.3 感光材料的发明与摄影化学10

1.3.1 图像固定和保存10

1.3.2 硝酸银与银盐的感光12

1.3.3 达盖尔的银版摄影法14

1.3.4 “负—正系统”与“卡罗式摄影法”16

1.3.5 黑白胶片19

1.4 光学与彩色摄影关键技术20

1.4.1 光线及色彩的关系20

1.4.2 加色法与减色法21

1.4.3 彩色感光材料及胶片22

1.5 图像传感器23

1.5.1 CMOS图像传感器23

1.5.2 电荷耦合器件CCD24

1.5.3 CMOS与CCD的对比27

1.5.4 CMOS和CCD存在的问题29

1.5.5 仿视网膜分布探测器30

1.6 全息成像技术31

1.6.1 全息术的原理31

1.6.2 全息术的特点34

1.6.3 全息技术发展阶段35

1.6.4 全息照相与普通照相36

1.7 照相机的发展阶段37

1.7.1 第一阶段（1839—1924年）37

1.7.2 第二阶段（1925—1953年）40

1.7.3 第三阶段（1954—1987年）42

1.7.4 第四阶段（1988年至今）44

1.8 小结45

参考文献46

第2章 视频监控的历史及现状50

2.1 引言50

2.2 视频的诞生51

2.2.1 瞬间摄影与连续拍摄51

2.2.2 最早的电影53

2.2.3 电影视镜与连续播放54

2.2.4 电影诞生55

2.3 视频关键设备57

2.3.1 飞点扫描器57

2.3.2 模拟视频磁带录像机58

2.3.3 数字视频录像机59

2.3.4 网络视频录像机60

2.4 模拟视频监控系统61

2.4.1 系统组成61

2.4.2 主要设备62

2.4.3 技术特点63

2.5 数字视频监控系统64

2.5.1 系统组成64

2.5.2 系统特点65

2.6 智能网络视频监控66

2.7 移动式视频监控67

2.8 未来的研究发展方向68

2.9 小结69

参考文献70

第3章 人群行为视频监控73

3.1 引言73

3.2 人群行为监控的历史73

3.2.1 人群的定义73

3.2.2 历史发展75

3.3 视频监控在国外的研究75

3.3.1 美国75

3.3.2 其他国家78

3.4 视频监控在国内的研究79

3.5 视频监控在国外的应用80

3.5.1 概述80

3.5.2 美国80

3.5.3 英国85

3.6 视频监控在国内的应用86

3.7 主要视频领域厂商及产品88

3.7.1 国外厂商88

3.7.2 国内厂商90

3.8 人群视频监控的问题92

3.9 小结94

参考文献94

第4章 人群行为特征研究101

4.1 引言101

4.2 人群行为特征101

4.2.1 人群行为特征101

4.2.2 人群密度特征102

4.2.3 人群速度特征103

4.2.4 人群流量特征104

4.3 人群密度、人群速度与人群流量的关系105

4.3.1 人群密度与人群速度的关系105

4.3.2 人群流量与人群速度的关系107

4.4 人群行为特征检测108

4.4.1 人群密度检测108

4.4.2 人群速度检测112

4.5 人群异常行为检测114

4.5.1 异常行为检测114

4.5.2 异常行为识别116

4.5.3 异常行为特征117

4.5.4 人群密度与事故117

4.6 小结118

参考文献119

第5章 人群行为研究现状与问题126

5.1 问题的提出126

5.2 人群宏观系统的研究现状与问题129

5.2.1 人群系统作为孤立系统的研究现状131

5.2.2 人群系统作为开放系统的研究现状135

5.3 总结137

参考文献140

第6章 人群行为的量度模型151

6.1 引言151

6.2 人群宏观状态统计物理模型的构建152

6.2.1 模型的建立152

6.2.2 微观变量的选取153

6.2.3 对速度方向的约定155

6.3 个体微观状态空间的构建157

6.3.1 问题157

6.3.2 构建方法157

6.3.3 微观状态概率及分析160

6.4 人群微观状态空间的构建160

6.4.1 人群的微观状态空间的确定160

6.4.2 人群的微观状态空间的分布162

6.5 人群宏观状态的熵模型构建163

6.5.1 熵模型的比较分析163

6.5.2 人群香农熵的构建168

6.5.3 人群玻尔兹曼熵的构建170

6.5.4 人群克劳修斯熵的构建170

6.5.5 3种人群熵的分析及总结171

6.6 熵的性质及分析173

6.6.1 微观状态与香农熵的关系173

6.6.2 香农熵的性质总结176

6.7 熵模型及熵变分析177

6.7.1 一阶香农熵变与熵变速度177

6.7.2 二阶香农熵变与熵变加速度178

6.7.3 人群4种熵变类型178

6.7.4 熵模型适用性分析179

6.7.5 熵模型复杂度分析179

6.8 小结181

参考文献182

第7章 人群突变与微观状态184

7.1 引言184

7.2 模拟人群宏观状态的物理模型的构建184

7.2.1 社会力模型分析185

7.2.2 开放人群受力模型186

7.2.3 人群运动行为突变分析190

7.3 人群运动行为无序状态的数值模拟192

7.3.1 实验原理及设计192

7.3.2 模拟过程及呈现194

7.4 人群运动行为有序状态的数值模拟199

7.4.1 实验原理及设计199

7.4.2 模拟过程及呈现199

7.5 人群运动行为从无序到有序突变的数值模拟201

7.5.1 实验原理及设计201

7.5.2 模拟过程及呈现202

7.6 人群运动行为从有序到无序突变的数值模拟204

7.6.1 实验原理及设计204

7.6.2 模拟过程及呈现205

7.7 人群宏观状态与微观变量的关系考察207

7.7.1 速度方向分布207

7.7.2 速度大小分布210

7.8 人群微观状态空间构建的实验验证211

7.8.1 人群无序状态的微观状态空间211

7.8.2 人群有序状态的微观状态空间214

7.8.3 人群突变前后的微观状态空间215

7.9 实验结果与讨论217

7.9.1 开放人群受力模型可行性分析217

7.9.2 人群宏观状态与微观变量的关系分析219

7.10 小结219

参考文献220

第8章 人群突变与熵变关系构建224

8.1 引言224

8.2 序参量模型的改进225

8.3 模拟实验的熵值与序参量取值结果分析227

8.3.1 人群无序状态的熵与序参量取值结果227

8.3.2 人群有序状态的熵与序参量取值结果228

8.4 人群双向有序状态的实验分析229

8.4.1 实验原理及设计229

8.4.2 模拟过程及呈现230

8.4.3 熵值及序参量结果230

8.5 人群运动行为从无序到有序突变分析231

8.5.1 香农熵与玻尔兹曼熵结果分析231

8.5.2 一阶熵变与二阶熵变结果分析232

8.6 人群运动行为从有序到无序突变分析234

8.6.1 香农熵与玻尔兹曼熵结果分析234

8.6.2 一阶熵变与二阶熵变结果分析234

8.7 实验总结与分析236

8.7.1 人群熵值与人群平衡态236

8.7.2 香农熵值的影响因素237

8.7.3 人群熵变及受力分析238

8.7.4 人群宏观状态突变的物理机制分析239

8.8 小结240

参考文献241

第9章 人群运动行为突变识别243

9.1 引言243

9.2 视频跟踪分析方法244

9.3 双向有序行走的视频分析246

9.3.1 视频选取与分析246

9.3.2 速度分布分析247

9.3.3 微观状态空间248

9.3.4 熵值结果讨论250

9.3.5 熵的适用性分析252

9.4 从无序到有序状态突变的视频分析255

9.4.1 视频选取与分析255

9.4.2 速度分布分析255

9.4.3 微观状态空间257

9.4.4 熵值结果讨论261

9.4.5 熵变结果分析261

9.5 高密度人群“浪涌”现象视频分析263

9.5.1 视频现象分析263

9.5.2 熵值结果讨论265

9.5.3 熵变结果分析266

9.6 “爱的大游行”视频分析270

9.6.1 视频中的突变现象270

9.6.2 “走—停—走”突变分析271

9.6.3 “警戒设置”引起的人群突变275

9.6.4 “不拥堵—拥堵”突变分析278

9.7 小结281

参考文献281

第10章 人群行为识别的发展趋势286

10.1 主要内容286

10.2 主要成果288

10.3 主要贡献及创新点290

10.4 未来研究展望290

10.5 结语292

附录 主要符号对照说明294

致谢295