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运动车辆视频序列跟踪算法的研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-13页
   ·课题研究的背景及意义第7-8页
   ·国内外研究现状及发展动态分析第8-11页
     ·目标的表示与定位第8-10页
     ·滤波与数据关联第10-11页
   ·目标跟踪的难点第11页
   ·本文研究内容和结构安排第11-13页
第二章 车辆运动状态估计和建模第13-19页
   ·运动状态模型的建立第13-17页
     ·Kalman滤波第13-14页
     ·Kalman对目标状态的预测第14-15页
     ·基于Kalman滤波的目标建模第15-17页
   ·仿真结果与分析第17-18页
   ·本章小结第18-19页
第三章 车辆跟踪算法的设计与实现第19-35页
   ·基于Mean Shift的目标跟踪算法的分析第19-23页
     ·Mean Shift算法第20-21页
     ·基于特征概率密度统计的目标表示和定位第21-23页
   ·改进的Mean Shift算法第23-26页
   ·车辆跟踪算法的实现第26-28页
   ·实验结果分析第28-34页
     ·Kalman与传统Mean Shift融合算法跟踪实验第28-29页
     ·Kalman与改进的Mean Shift融合算法跟踪实验第29-31页
     ·实验数据分析第31-33页
     ·实验数据对比第33-34页
   ·本章小结第34-35页
第四章 遮挡情况下的车辆目标跟踪算法第35-48页
   ·车辆遮挡分析第35-36页
   ·车辆遮挡处理方法第36-41页
     ·遮挡的判定第37-38页
     ·部分遮挡第38-40页
     ·严重或完全遮挡情况第40-41页
     ·遮挡的退出第41页
   ·遮挡车辆的目标跟踪算法第41-42页
   ·实验结果与分析第42-47页
     ·部分遮挡情况跟踪实验第42-44页
     ·完全遮挡情况跟踪实验第44-45页
     ·实验数据分析第45-47页
     ·实验数据对比第47页
   ·本章小结第47-48页
第五章 总结与展望第48-50页
   ·总结第48页
   ·展望第48-50页
参考文献第50-55页
致谢第55-56页
攻读学位期间主要的研究成果第56页

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