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交通视频网络下的目标跟踪方法的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
1 绪论第10-18页
   ·课题研究背景及意义第10-13页
   ·国内外研究现状第13-16页
   ·本文研究的内容及安排第16-18页
2 基于自适应背景更新的目标检测方法第18-31页
   ·运动目标检测的基本方法第18-28页
     ·帧间差分法第18-20页
     ·背景差分法第20-22页
     ·光流法第22-24页
     ·平均值法第24-25页
     ·单分布高斯背景模型第25-28页
   ·本文的检测算法第28-30页
   ·本章小结第30-31页
3 基于尺度不变特征的目标匹配与标识第31-43页
   ·基于 SIFT 的目标匹配与标识第31-36页
     ·SIFT 特征描述子的提取第31-35页
     ·采用 SIFT 特征的目标匹配与标识第35-36页
   ·基于 SURF 目标匹配与标识第36-42页
     ·SURF 特征描述子提取第36-40页
     ·采用 SURF 特征的目标匹配与标识第40-42页
   ·本章小结第42-43页
4 基于 Kalman 滤波与 SURF 特征相结合的目标跟踪第43-59页
   ·运动目标跟踪的基本方法第43-48页
     ·MeanShift 跟踪算法第43-45页
     ·CamShift 跟踪算法第45-48页
   ·Kalman 滤波的介绍第48-51页
   ·本文所采用的运动目标跟踪算法第51-58页
     ·运动模型设计第52-54页
     ·特征匹配与目标定位第54-56页
     ·更新 SURF 模板第56页
     ·目标不同运动情况的转化第56-57页
     ·目标跟踪试验第57-58页
   ·本章总结第58-59页
5 总结与展望第59-61页
   ·本文总结第59页
   ·跟踪技术展望第59-61页
参考文献第61-64页
致谢第64-65页
个人简历第65页
发表的硕士论文第65页

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