基于运动轨迹的船体尺寸视频检测算法与实现
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 内河航道的视频监控与测量 | 第10-11页 |
| 1.3 内河航道智能视频检测的模块组成 | 第11-13页 |
| 1.4 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4.1 国内外船舶监控和测量研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4.2 智能监控中船舶检测、跟踪与测量 | 第14-15页 |
| 1.5 论文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.6 论文的组织结构 | 第16-19页 |
| 第二章 运动船舶的提取与分割 | 第19-38页 |
| 2.1 主要流程 | 第19-20页 |
| 2.2 运动船舶检测 | 第20-28页 |
| 2.2.1 帧差法 | 第20-23页 |
| 2.2.2 背景差分模型 | 第23-28页 |
| 2.3 检测结果的形态学处理 | 第28-32页 |
| 2.4 多条运动船舶的分离 | 第32-36页 |
| 2.4.1 多条运动船舶分离的基本方法 | 第32-34页 |
| 2.4.2 多条船舶分割的难点与改进方法 | 第34-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 运动船舶的轨迹提取 | 第38-62页 |
| 3.0 船舶轨迹提取方法设计 | 第38-39页 |
| 3.1 中心点特征描述 | 第39-40页 |
| 3.2 无遮挡时Kalman跟踪提取轨迹点 | 第40-47页 |
| 3.2.1 Kalman滤波原理 | 第40-42页 |
| 3.2.2 运动船舶的Kalman跟踪 | 第42-47页 |
| 3.3 遮挡时的船舶跟踪 | 第47-61页 |
| 3.3.1 直方图特征跟踪 | 第47-54页 |
| 3.3.2 色彩聚合向量跟踪 | 第54-61页 |
| 3.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 船舶图像的长宽测量 | 第62-71页 |
| 4.1 摄像机标定算法 | 第62-63页 |
| 4.2 矩形表示法 | 第63-64页 |
| 4.3 旋转矩形表示法 | 第64-68页 |
| 4.4 轨迹直线和轮廓相交提取长宽的基准点 | 第68-70页 |
| 4.4.1 二值图像的轮廓提取 | 第69页 |
| 4.4.2 二值图像的轮廓和轨迹直线相交 | 第69-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 全文总结 | 第71-72页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 附录 攻读硕士学位期间的学术成果和参与项目等 | 第77-78页 |
