| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 高尔夫挥杆系统的国内外现状和发展趋势 | 第12-14页 |
| 1.2.2 目标跟踪算法国内外现状及发展趋势 | 第14-17页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第17页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 双目摄像机的标定与三维重建 | 第19-32页 |
| 2.1 计算机视觉坐标系的研究 | 第19-23页 |
| 2.2 目摄像机标定的关键技术研究 | 第23-25页 |
| 2.2.1 双目立体视觉 | 第23-24页 |
| 2.2.2 双目立体标定 | 第24-25页 |
| 2.3 三维轨迹重建方法 | 第25-26页 |
| 2.4 目摄像机标定实验步骤与标定结果 | 第26-31页 |
| 2.4.1 实验步骤 | 第27-30页 |
| 2.4.2 标定结果分析 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 运动目标检测和轨迹跟踪研究 | 第32-43页 |
| 3.1 运动目标检测常用方法 | 第32-34页 |
| 3.1.1 帧间差分法 | 第32-33页 |
| 3.1.2 背景差分法 | 第33-34页 |
| 3.2 随机森林检测器 | 第34-36页 |
| 3.2.1 二叉决策树 | 第34-35页 |
| 3.2.2 随机森林算法 | 第35页 |
| 3.2.3 基于点对特征的随机森林算法 | 第35-36页 |
| 3.3 最近邻分类器 | 第36-37页 |
| 3.4 金字塔LK光流算法 | 第37-40页 |
| 3.5 中值流跟踪算法 | 第40-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于双目摄像机的目标跟踪算法 | 第43-53页 |
| 4.1 TLD目标跟踪算法介绍 | 第43-44页 |
| 4.2 基于双目摄像机的目标跟踪器 | 第44-52页 |
| 4.2.1 算法跟踪模块描述 | 第45-46页 |
| 4.2.2 算法检测模块描述 | 第46-49页 |
| 4.2.3 算法学习模块描述 | 第49-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于目标跟踪算法的高尔夫挥杆分析系统的实现 | 第53-62页 |
| 5.1 系统实验平台搭建 | 第53-55页 |
| 5.2 系统实验结果分析 | 第55-61页 |
| 5.2.1 目标跟踪结果分析 | 第55-59页 |
| 5.2.2 三维重建结果分析 | 第59-61页 |
| 5.3 实验结果界面展示 | 第61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结 | 第62-64页 |
| 6.1 论文总结 | 第62页 |
| 6.2 工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第67页 |