| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 本课题的国内外发展现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 系统总体方案设计及开发平台搭建 | 第16-39页 |
| 2.1 系统功能分析 | 第16-19页 |
| 2.1.1 系统功能组成 | 第16-17页 |
| 2.1.2 工作原理及功能要求 | 第17-19页 |
| 2.2 系统硬件平台设计 | 第19-26页 |
| 2.2.1 嵌入式硬件平台选型 | 第19-20页 |
| 2.2.2 图像输入模块 | 第20-21页 |
| 2.2.3 串行接口模块 | 第21-23页 |
| 2.2.4 触摸屏模块 | 第23-24页 |
| 2.2.5 USB接口模块 | 第24-25页 |
| 2.2.6 存储模块 | 第25-26页 |
| 2.3 嵌入式Linux开发平台搭建 | 第26-32页 |
| 2.3.1 PC端开发环境搭建 | 第26-27页 |
| 2.3.2 交叉编译环境搭建 | 第27-28页 |
| 2.3.3 QT软件平台搭建 | 第28-29页 |
| 2.3.4 OpenCV图像视觉库交叉编译 | 第29-32页 |
| 2.4 嵌入式Linux系统移植 | 第32-38页 |
| 2.4.1 U-Boot移植 | 第33-34页 |
| 2.4.2 Linux内核裁剪及移植 | 第34-37页 |
| 2.4.3 嵌入式Linux文件系统移植 | 第37-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 基于粒子滤波多目标跟踪算法 | 第39-59页 |
| 3.1 粒子滤波算法理论 | 第39-48页 |
| 3.1.1 贝叶斯滤波原理 | 第40-43页 |
| 3.1.2 蒙特卡洛方法 | 第43-44页 |
| 3.1.3 序贯重要性采样 | 第44-46页 |
| 3.1.4 粒子退化与重采样 | 第46-48页 |
| 3.1.5 粒子滤波算法描述 | 第48页 |
| 3.2 基于多特征融合与MeanShift采样的视频目标跟踪算法 | 第48-58页 |
| 3.2.1 状态转移模型 | 第48-49页 |
| 3.2.2 多特征观测模型 | 第49-54页 |
| 3.2.3 MeanShift采样策略 | 第54-56页 |
| 3.2.4 粒子状态与观测值关联 | 第56-57页 |
| 3.2.5 多目标跟踪算法 | 第57-58页 |
| 3.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 系统整体软件设计 | 第59-70页 |
| 4.1 系统整体程序流程 | 第59-60页 |
| 4.2 系统主程序 | 第60-61页 |
| 4.3 基于V4L2框架的摄像头采集程序设计 | 第61-66页 |
| 4.3.1 摄像头设备文件操作 | 第61-62页 |
| 4.3.2 摄像头采集参数设置 | 第62页 |
| 4.3.3 分配视频缓冲区 | 第62-64页 |
| 4.3.4 基于V4L2的图像采集函数 | 第64-65页 |
| 4.3.5 V4L2帧缓冲区图像获取 | 第65-66页 |
| 4.4 串口数据收发程序设计 | 第66-67页 |
| 4.4.1 串口设备文件操作 | 第66页 |
| 4.4.2 串口波特率参数设置 | 第66-67页 |
| 4.5 QT界面程序设计 | 第67-69页 |
| 4.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第70-81页 |
| 5.1 多目标跟踪算法跟踪性能分析 | 第70-78页 |
| 5.1.1 准确性分析 | 第70-77页 |
| 5.1.2 实时性分析 | 第77-78页 |
| 5.2 猪行行为跟踪识别实验分析 | 第78-80页 |
| 5.3 本章小结 | 第80-81页 |
| 第六章 总结与展望 | 第81-84页 |
| 6.1 工作总结 | 第81-82页 |
| 6.2 研究展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 在学期间发表的学术论文及其他科研成果 | 第89页 |