基于ARM的运动目标检测与跟踪算法的实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 本课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 运动目标检测技术 | 第11-12页 |
| 1.2.2 运动目标跟踪技术 | 第12-13页 |
| 1.2.3 运动目标检测与跟踪的难点 | 第13-14页 |
| 1.2.4 嵌入式技术的发展 | 第14-15页 |
| 1.3 本课题主要研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 本文章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 嵌入式软硬件平台搭建 | 第17-35页 |
| 2.1 硬件平台设计 | 第17-20页 |
| 2.1.1 硬件开发板平台 | 第17-19页 |
| 2.1.2 硬件电路设计 | 第19-20页 |
| 2.2 软件平台搭建 | 第20-32页 |
| 2.2.1 嵌入式操作系统的选择 | 第20-22页 |
| 2.2.2 建立交叉编译环境 | 第22页 |
| 2.2.3 嵌入式操作系统的移植 | 第22-25页 |
| 2.2.4 视频模块驱动 | 第25-32页 |
| 2.2.5 OpenCV的移植 | 第32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-35页 |
| 第3章 运动目标检测算法研究 | 第35-55页 |
| 3.1 运动目标检测方法 | 第35-39页 |
| 3.2 相关背景知识 | 第39-41页 |
| 3.2.1 YUV颜色空间 | 第39-40页 |
| 3.2.2 图像预处理 | 第40-41页 |
| 3.2.3 形态学滤波 | 第41页 |
| 3.3 特征点检测算法 | 第41-50页 |
| 3.3.1 目标特征的表示 | 第41-42页 |
| 3.3.2 SIFT特征点 | 第42-45页 |
| 3.3.3 ORB角点检测 | 第45-50页 |
| 3.4 基于RANSAC的运动补偿 | 第50-52页 |
| 3.5 嵌入式平台下运动目标检测算法比较 | 第52-54页 |
| 3.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 目标跟踪算法研究 | 第55-63页 |
| 4.1 运动目标跟踪算法的选择 | 第55页 |
| 4.2 光流法 | 第55-60页 |
| 4.2.1 Horn-Schunck光流法 | 第57-58页 |
| 4.2.2 Lucas-Kanade光流法 | 第58-60页 |
| 4.3 嵌入式平台下目标跟踪算法比较 | 第60-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 算法实现与结果分析 | 第63-69页 |
| 5.1 算法实验与分析 | 第64-68页 |
| 5.2 本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
