基于超声电机的视频运动目标跟踪系统
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 图表目录 | 第8-10页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·运动目标跟踪算法分类 | 第12-14页 |
| ·项目系统存在的问题 | 第14-15页 |
| ·主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文结构 | 第16-17页 |
| 第二章 运动目标检测算法 | 第17-25页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·常用运动目标检测算法 | 第17-22页 |
| ·差分图像法 | 第17-18页 |
| ·帧间差分法 | 第18页 |
| ·光流法 | 第18-20页 |
| ·混合高斯背景建模法 | 第20-22页 |
| ·形态学滤波 | 第22-24页 |
| ·膨胀运算 | 第22-23页 |
| ·腐蚀运算 | 第23页 |
| ·开运算和闭运算 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第三章 视频监控跟踪算法 | 第25-39页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·基于 MeanShift 的运动目标跟踪算法 | 第25-31页 |
| ·无参密度估计理论 | 第25-28页 |
| ·Mean shift 理论 | 第28页 |
| ·Mean shift 理论的扩展 | 第28-29页 |
| ·Mean Shift 的物理意义 | 第29-30页 |
| ·Mean Shift 算法步骤 | 第30-31页 |
| ·基于粒子滤波的运动目标跟踪算法 | 第31-36页 |
| ·贝叶斯滤波原理 | 第31-33页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第33-34页 |
| ·粒子滤波器 | 第34-36页 |
| ·基于 Mean Shift 的粒子滤波跟踪算法 | 第36-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第四章 系统硬件设计 | 第39-49页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·CCD 摄像机主要参数 | 第39-40页 |
| ·基于超声电机的跟踪系统云台设计 | 第40-42页 |
| ·行波型超声电机介绍 | 第40-41页 |
| ·跟踪云台结构设计 | 第41-42页 |
| ·电机电源与电机控制 | 第42-47页 |
| ·超声电机驱动电源 | 第42-43页 |
| ·电机控制及速度控制 | 第43-44页 |
| ·基于模糊控制的电机控制算法 | 第44-47页 |
| ·小结 | 第47-49页 |
| 第五章 系统实现及测试 | 第49-57页 |
| ·系统开发环境 | 第49-50页 |
| ·智能监控系统概况 | 第50页 |
| ·系统实施方案 | 第50-56页 |
| ·系统总体设计 | 第50-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第64页 |
