| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 课题支撑 | 第12页 |
| 1.3 研究现状 | 第12-18页 |
| 1.3.1 内河在航船舶交通流信息采集方法研究 | 第13-14页 |
| 1.3.2 基于视频的船舶目标识别与跟踪技术研究 | 第14-16页 |
| 1.3.3 基于多源信息的船舶航迹融合方法研究 | 第16-18页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第18-20页 |
| 1.4.1 现有研究存在的主要问题分析 | 第18-19页 |
| 1.4.2 主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.5 论文的组织与结构 | 第20-22页 |
| 第2章 理论基础 | 第22-46页 |
| 2.1 图像预处理方法 | 第22-26页 |
| 2.1.1 中值滤波去噪方法 | 第22-23页 |
| 2.1.2 二维小波变换去噪方法 | 第23-26页 |
| 2.2 目标检测方法 | 第26-30页 |
| 2.2.1 边缘检测方法 | 第26-30页 |
| 2.2.2 相邻帧差检测方法 | 第30页 |
| 2.3 目标特征提取方法 | 第30-31页 |
| 2.4 目标识别方法 | 第31-33页 |
| 2.5 目标跟踪方法 | 第33-38页 |
| 2.5.1 Mean-shift算法的核密度梯度估计 | 第34-36页 |
| 2.5.2 Mean-shift(均值偏移)理论 | 第36-38页 |
| 2.6 信息融合方法 | 第38-44页 |
| 2.6.1 信息融合的必要性 | 第38-39页 |
| 2.6.2 信息融合结构 | 第39-41页 |
| 2.6.3 信息融合方法 | 第41-44页 |
| 2.7 本章小结 | 第44-46页 |
| 第3章 长江在航船舶交通流信息采集系统设计 | 第46-58页 |
| 3.1 引言 | 第46-47页 |
| 3.2 系统结构 | 第47-48页 |
| 3.3 系统设计 | 第48-57页 |
| 3.3.1 系统硬件组成 | 第48-54页 |
| 3.3.2 系统软件设计 | 第54-57页 |
| 3.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 基于视频的船舶目标识别方法研究 | 第58-99页 |
| 4.1 引言 | 第58-59页 |
| 4.2 基于边缘检测和帧差法的内河在航船舶检测方法 | 第59-71页 |
| 4.2.1 基于二维小波变换图像去噪的图像预处理方法 | 第59-65页 |
| 4.2.2 基于改进Canny算子的边缘帧间差分方法 | 第65-71页 |
| 4.3 内河在航船舶目标特征提取及识别 | 第71-97页 |
| 4.3.1 内河船舶图像不变矩特征提取算法设计 | 第72-91页 |
| 4.3.2 基于船舶图像不变矩特征的神经网络目标识别 | 第91-97页 |
| 4.4 本章小结 | 第97-99页 |
| 第5章 基于视频的船舶动态跟踪方法研究 | 第99-110页 |
| 5.1 引言 | 第99-100页 |
| 5.2 标准MEAN-SHIFT目标跟踪算法 | 第100-103页 |
| 5.2.1 目标图像建模 | 第100-101页 |
| 5.2.2 相似性度量——Bhattacharyya系数 | 第101-102页 |
| 5.2.3 标准Mean-shift目标跟踪算法 | 第102-103页 |
| 5.3 基于自适应带宽的MEAN-SHIFT目标跟踪算法 | 第103-109页 |
| 5.3.1 基于仿射变换模型的目标图像配准 | 第104-105页 |
| 5.3.2 基于角点特征点匹配的形心配准 | 第105-106页 |
| 5.3.3 基于自适应带宽的Mean-shift算法描述 | 第106-107页 |
| 5.3.4 实验结果及分析 | 第107-109页 |
| 5.4 本章小结 | 第109-110页 |
| 第6章 基于AIS、雷达和视频的船舶航迹融合方法研究 | 第110-130页 |
| 6.1 引言 | 第110-112页 |
| 6.2 AIS、雷达航迹融合方法研究 | 第112-119页 |
| 6.2.1 内河在航船舶航迹融合识别框架 | 第112-114页 |
| 6.2.2 基于卡尔曼预测算法的焦元置信函数 | 第114-119页 |
| 6.3 AIS、雷达、视频航迹融合方法研究 | 第119-127页 |
| 6.3.1 基于六点法原理的单目摄像机标定方法 | 第120-126页 |
| 6.3.2 AIS、雷达、视频航迹融合方法 | 第126-127页 |
| 6.4 实验结果及分析 | 第127-129页 |
| 6.5 本章小结 | 第129-130页 |
| 第7章 结论与展望 | 第130-133页 |
| 7.1 主要研究工作与总结 | 第130-131页 |
| 7.2 主要创新点 | 第131-132页 |
| 7.3 研究展望 | 第132-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 参考文献 | 第134-141页 |
| 攻读博士期间发表的主要成果及参加的科研项目 | 第141-142页 |
