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基于粒子滤波器的微弱目标检测与跟踪

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-15页
    1.1 研究背景及意义第11页
    1.2 目标检测与跟踪问题第11-12页
    1.3 粒子滤波器算法研究现状第12-13页
    1.4 本文的工作第13页
    1.5 本文内容安排第13-15页
第2章 经典视频目标跟踪算法第15-20页
    2.1 帧间差分法第15页
    2.2 背景差分法第15-16页
    2.3 光流法第16-17页
    2.4 运动模板第17页
    2.5 均值漂移法第17-18页
    2.6 Kalman滤波算法第18-20页
第3章 经典运动目标检测算法实现第20-27页
    3.1 光流法第20-21页
        3.1.1 金字塔Lucas-Kanade光流算法第20-21页
        3.1.2 Horn-Schunck光流算法第21页
    3.2 均值漂移算法第21-23页
        3.2.1 Mean Shift算法第21-22页
        3.2.2 Camshift算法第22-23页
    3.3 运动模板算法第23-24页
    3.4 Kalman滤波器第24-25页
    3.5 经典目标检测算法总结第25-27页
第4章 非线性目标跟踪算法第27-35页
    4.1 扩展卡尔曼滤波器(EKF)第27-28页
    4.2 无迹卡尔曼滤波器(UKF)第28-31页
    4.3 粒子滤波器第31-34页
        4.3.1 贝叶斯估计第31-32页
        4.3.2 蒙特卡罗方法第32页
        4.3.3 序贯重要性重采样粒子滤波器第32-33页
        4.3.4 粒子滤波算法实现过程第33-34页
    4.4 UPF算法第34-35页
第5章 基于改进UPF的紫外电晕视频跟踪第35-43页
    5.1 电晕目标状态模型第36页
    5.2 关键步骤第36-43页
        5.2.1 初始化第36-37页
        5.2.2 粒子更新第37页
        5.2.3 权值计算第37-38页
        5.2.4 遮挡判断第38-39页
        5.2.5 权值归一化和重采样第39-40页
        5.2.6 算法流程第40-43页
第6章 实验结论第43-49页
第7章 总结与展望第49-50页
参考文献第50-55页
致谢第55页

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