一种有效的基于粒子滤波器的多目标跟踪技术
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·多目标跟踪的研究意义和国内外目标跟踪领域的现状 | 第7-10页 |
| ·多目标跟踪的研究意义和研究现状 | 第7-8页 |
| ·多目标跟踪的相关技术 | 第8-10页 |
| ·粒子滤波的发展及研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文主要工作 | 第11-12页 |
| ·本文多目标跟踪技术的实现流程图 | 第12-14页 |
| ·本文的结构 | 第14-15页 |
| 第二章 目标跟踪相关理论分析 | 第15-25页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·非线性贝叶斯预测 | 第15-16页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第16-19页 |
| ·卡尔曼滤波的信号模型 | 第16页 |
| ·卡尔曼滤波的一步递推模型 | 第16-17页 |
| ·卡尔曼滤波的递推公式 | 第17-19页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第19-21页 |
| ·蒙特卡罗方法的基本原理 | 第19-20页 |
| ·蒙特卡罗方法的收敛性 | 第20页 |
| ·蒙特卡罗方法的实现 | 第20-21页 |
| ·粒子滤波 | 第21-24页 |
| ·粒子滤波概述 | 第21-22页 |
| ·粒子滤波的原理 | 第22-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第三章 背景建模 | 第25-30页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·高斯混合背景建模(GMM) | 第25-27页 |
| ·高斯混合背景建模的原理 | 第25-26页 |
| ·高斯混合背景建模的实现过程 | 第26-27页 |
| ·实验结果 | 第27-30页 |
| 第四章 Mpeg2相关理论和运动矢量的获取 | 第30-39页 |
| ·Mpeg2介绍 | 第30-32页 |
| ·运动矢量类型简介 | 第32页 |
| ·Mpeg2运动补偿模式的矢量提取的方法 | 第32-35页 |
| ·初步提取 | 第32-33页 |
| ·系数调整 | 第33-35页 |
| ·运动矢量的获得及在粒子滤波器中的应用 | 第35-39页 |
| 第五章 跟踪目标运动的分析 | 第39-45页 |
| ·运动问题的引入 | 第39-40页 |
| ·运动分析应用于目标跟踪 | 第40-44页 |
| ·运动目标“交错”的伪码描述和图例 | 第40-42页 |
| ·对运动目标“交错”的解决 | 第42-43页 |
| ·运动信任模块 | 第43-44页 |
| ·实验结果 | 第44-45页 |
| 第六章 基于粒子滤波的多目标跟踪 | 第45-48页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·粒子滤波的算法概述 | 第45-47页 |
| ·粒子的状态和动态模型 | 第45-46页 |
| ·粒子的初始化 | 第46页 |
| ·目标模型的学习和权值评价 | 第46-47页 |
| ·实验结果: | 第47-48页 |
| 第七章 总结 | 第48-50页 |
| ·工作总结 | 第48页 |
| ·多目标跟踪技术的未来发展方向 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 研究生期间发表论文 | 第55页 |
