| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·运动目标检测 | 第12-13页 |
| ·运动目标跟踪 | 第13页 |
| ·研究难点 | 第13-14页 |
| ·论文的主要内容及结构安排 | 第14-17页 |
| 第2章 运动目标检测 | 第17-27页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·运动目标检测常用方法 | 第17-18页 |
| ·帧间差分法 | 第17-18页 |
| ·背景差分法 | 第18页 |
| ·帧间差分与背景差分相结合的算法 | 第18-23页 |
| ·算法描述 | 第19-20页 |
| ·形态学处理 | 第20-23页 |
| ·近区域合并 | 第23页 |
| ·实验结果与分析 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 基于Mean Shift算法的运动目标跟踪 | 第27-39页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·Mean Shift算法理论 | 第27-32页 |
| ·非参数密度估计 | 第27-29页 |
| ·Mean Shift算法 | 第29-32页 |
| ·基于Mean Shift算法的目标跟踪 | 第32-36页 |
| ·Mean Shift目标跟踪算法原理 | 第32-35页 |
| ·Mean Shift算法的特点 | 第35页 |
| ·Mean Shift目标跟踪算法步骤 | 第35-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 基于改进粒子滤波算法的运动目标跟踪 | 第39-57页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·粒子滤波算法理论 | 第39-47页 |
| ·Bayes滤波原理 | 第40-42页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第42页 |
| ·Bayes重要性采样 | 第42-43页 |
| ·序列重要性采样 | 第43-45页 |
| ·粒子退化问题与重采样 | 第45-47页 |
| ·基于粒子滤波算法的目标跟踪 | 第47-49页 |
| ·目标描述 | 第47页 |
| ·系统模型 | 第47-48页 |
| ·目标定位 | 第48-49页 |
| ·重采样 | 第49页 |
| ·结合Mean Shift和粒子滤波算法的目标跟踪 | 第49-54页 |
| ·系统状态空间及系统动态模型 | 第50-51页 |
| ·Mean Shift粒子优化 | 第51页 |
| ·系统观测模型 | 第51-52页 |
| ·目标定位 | 第52-53页 |
| ·算法步骤 | 第53-54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 运动目标检测与跟踪系统实现 | 第57-73页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·系统硬件平台 | 第57-62页 |
| ·SEED DEC643开发板 | 第57-59页 |
| ·系统硬件结构 | 第59-60页 |
| ·TMS320DM643视频口 | 第60-61页 |
| ·视频数据的存储管理 | 第61-62页 |
| ·软件开发环境 | 第62-66页 |
| ·软件开发平台 | 第62-63页 |
| ·实时操作系统DSP/BIOS | 第63-64页 |
| ·RF5框架 | 第64-66页 |
| ·算法实现 | 第66-72页 |
| ·算法流程设计 | 第66-68页 |
| ·基于RF5框架的系统结构 | 第68-69页 |
| ·算法优化 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·工作总结 | 第73-74页 |
| ·展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79页 |