智能视频监控中多目标跟踪算法研究及应用
| 中文摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 目前存在的主要问题 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第13页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 目标跟踪方法分析与选择 | 第15-22页 |
| 2.1 相关滤波跟踪方法分析 | 第15-16页 |
| 2.2 TLD跟踪方法分析 | 第16-18页 |
| 2.3 基于深度学习的跟踪方法分析 | 第18-20页 |
| 2.4 方法分析和选择 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于D-STC的单目标跟踪方法 | 第22-32页 |
| 3.1 总体方法框架 | 第22-23页 |
| 3.2 STC跟踪方法原理 | 第23-26页 |
| 3.3 基于马尔科夫模型的运动信息提取 | 第26-28页 |
| 3.3.1 马尔科夫模型 | 第26-27页 |
| 3.3.2 运动方向获取 | 第27-28页 |
| 3.3.3 方向加权矩阵 | 第28页 |
| 3.4 D-STC方法流程 | 第28-29页 |
| 3.5 实验结果分析 | 第29-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于D-STC的多目标跟踪方法 | 第32-46页 |
| 4.1 总体方法框架 | 第32-33页 |
| 4.2 帧差与背景差结合的运动目标检测方法 | 第33-34页 |
| 4.3 基于匈牙利算法的多目标匹配方法 | 第34-39页 |
| 4.3.1 匈牙利算法 | 第34-36页 |
| 4.3.2 代价矩阵的构建 | 第36-37页 |
| 4.3.3 目标匹配的校验 | 第37-38页 |
| 4.3.4 目标更新 | 第38-39页 |
| 4.4 目标出现和目标消失 | 第39-41页 |
| 4.4.1 目标出现 | 第39-40页 |
| 4.4.2 目标消失 | 第40-41页 |
| 4.5 遮挡情况下的多目标跟踪 | 第41-42页 |
| 4.6 实验结果分析 | 第42-45页 |
| 4.7 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 道路智能监控原型系统 | 第46-52页 |
| 5.1 系统概述 | 第46页 |
| 5.2 软件功能设计 | 第46-49页 |
| 5.2.1 车流量统计 | 第47页 |
| 5.2.2 异常行为分析 | 第47-48页 |
| 5.2.3 行人快照 | 第48-49页 |
| 5.3 应用案例 | 第49-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结和展望 | 第52-54页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第52-53页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 攻读学位期间参与科研项目和科研成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
