| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 引言 | 第12页 |
| 1.2 课题研究背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3.1 目标检测研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 目标识别研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.3 目标威胁度评估研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 文章结构安排 | 第17-18页 |
| 第2章 低空慢速小目标检测 | 第18-42页 |
| 2.1 低慢小目标特性分析 | 第18-21页 |
| 2.1.1 低慢小目标种类 | 第18-20页 |
| 2.1.2 低慢小目标特性 | 第20-21页 |
| 2.2 常用目标检测方法 | 第21-30页 |
| 2.2.1 背景差分法 | 第21-25页 |
| 2.2.2 光流法 | 第25-28页 |
| 2.2.3 帧差法 | 第28-30页 |
| 2.2.4 水平灰度级投影检测方法 | 第30页 |
| 2.3 基于hough变换的目标检测 | 第30-37页 |
| 2.3.1 hough变换分界线检测 | 第31-35页 |
| 2.3.2 分界后的目标检测 | 第35-37页 |
| 2.4 实验对比 | 第37-42页 |
| 第3章 低空慢速小目标特征提取方法研究 | 第42-58页 |
| 3.1 常用全局特征简介 | 第42-48页 |
| 3.2 常用局部特征简介 | 第48-49页 |
| 3.3 特征提取实验结果 | 第49-58页 |
| 3.3.1 几何特征提取 | 第51-52页 |
| 3.3.2 矩特征提取 | 第52-53页 |
| 3.3.3 基于跟踪的运动轨迹特征提取 | 第53-58页 |
| 第4章 低空慢速小目标分类识别方法研究 | 第58-72页 |
| 4.1 低慢小目标特征预处理 | 第58-62页 |
| 4.2 低慢小目标特征归一化 | 第62-66页 |
| 4.3 基于SVM的特征训练与分类 | 第66-71页 |
| 4.3.1 SVM支持向量机多分类器构造 | 第66-69页 |
| 4.3.2 基于Lib Svm的样本训练与分类识别 | 第69-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 低空慢速小目标威胁度评估 | 第72-82页 |
| 5.1 威胁度评估理论介绍 | 第72-75页 |
| 5.1.1 威胁度评估因子 | 第72-73页 |
| 5.1.2 威胁度评估模型 | 第73-75页 |
| 5.2 低慢小目标威胁度评估因子 | 第75-78页 |
| 5.3 威胁度评估模型 | 第78-82页 |
| 第6章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 6.1 总结 | 第82页 |
| 6.2 研究展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 在学期间学术成果情况 | 第88-90页 |
| 指导教师及作者简介 | 第90-92页 |
| 致谢 | 第92页 |