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基于深度学习的空间运动目标检测与跟踪研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
        1.1.1 研究背景第12页
        1.1.2 研究意义第12-13页
    1.2 研究现状第13-16页
        1.2.1 运动目标检测的国内外研究现状第13-14页
        1.2.2 运动目标跟踪的国内外研究现状第14-16页
    1.3 研究内容第16-17页
        1.3.1 基于深度学习与局部二值相似模式的空间运动目标检测研究第16页
        1.3.2 基于尺度不变性与深度学习的运动目标跟踪研究第16-17页
        1.3.3 基于混合特征的运动目标跟踪研究第17页
        1.3.4 基于深度学习的空间运动目标检测与跟踪验证系统的实现第17页
    1.4 论文组织结构第17-20页
第二章 相关技术第20-25页
    2.1 图像特征提取方法第20-21页
        2.1.1 图像高层特征提取方法第20页
        2.1.2 尺度不变性特征提取方法第20-21页
    2.2 运动检测方法第21-22页
    2.3 运动估计方法第22-23页
        2.3.1 粒子滤波第22-23页
        2.3.2 均值漂移第23页
    2.4 本章小结第23-25页
第三章 基于深度学习与局部二值相似模式的运动目标检测算法第25-38页
    3.1 DSGMD算法总体框架第25-26页
    3.2 DSGMD算法的提出第26-29页
        3.2.1 图像高层抽象特征的提取第26-27页
        3.2.2 特征相似度计算第27-28页
        3.2.3 像素级别的运动目标检测第28-29页
        3.2.4 DSGMD算法步骤第29页
    3.3 DSGMD算法实验结果及分析第29-37页
        3.3.1 空间运动目标检测第30页
        3.3.2 运动目标检测标准数据集上的实验与分析第30-37页
            3.3.2.1 DSGMD算法实验评价第32-34页
            3.3.2.2 DSGMD算法与对比算法的实验评价第34-37页
    3.4 本章小结第37-38页
第四章 基于尺度不变性与深度学习的运动目标跟踪算法第38-57页
    4.1 SMS-DLT运动目标跟踪算法总体框架第38-39页
    4.2 SMS-DLT运动目标跟踪算法的提出第39-41页
        4.2.1 特征学习第39-40页
        4.2.2 SMS-DLT跟踪过程第40-41页
        4.2.3 SMS-DLT算法步骤第41页
    4.3 SMS-DLT实验和结果分析第41-56页
        4.3.1 SMS-DLT的客观评价第43-48页
            4.3.1.1 SMS-DLT整体跟踪效果评价第44-46页
            4.3.1.2 基于挑战因素的跟踪效果评价第46-48页
        4.3.2 SMS-DLT的主观评价第48-54页
        4.3.3 SMS-DLT实验评价第54-56页
    4.4 本章小结第56-57页
第五章 基于混合特征的运动目标跟踪算法第57-71页
    5.1 SoH-DLT运动目标跟踪算法总体框架第57-58页
    5.2 SoH-DLT运动目标跟踪算法的提出第58-61页
        5.2.1 基于方向直方图的特征提取第58-59页
        5.2.2 基于深度学习的特征提取第59页
        5.2.3 粒子滤波跟踪算法第59-60页
        5.2.4 SoH-DLT算法步骤第60-61页
    5.3 SoH-DLT实验结果与分析第61-70页
        5.3.1 目标轮廓特征有效性分析第62-63页
        5.3.2 SoH-DLT客观指标分析第63-64页
        5.3.3 SoH-DLT主观效果分析第64-70页
    5.4 本章小结第70-71页
第六章 基于深度学习的空间运动目标检测与跟踪验证系统的实现第71-83页
    6.1 系统的总体设计第71-72页
    6.2 系统功能的详细设计第72-75页
        6.2.1 视频序列预处理模块功能的设计第73页
        6.2.2 运动目标检测模块功能的设计第73-74页
        6.2.3 运动目标跟踪模块功能的设计第74-75页
    6.3 系统的实现与测试第75-82页
        6.3.1 视频序列预处理模块的实现与测试第75-76页
        6.3.2 运动目标检测模块功能的实现与测试第76-79页
        6.3.3 运动目标跟踪模块功能的实现与测试第79-82页
    6.4 本章小结第82-83页
第七章 总结与展望第83-86页
    7.1 论文工作总结第83-84页
    7.2 进一步的研究工作第84-86页
参考文献第86-93页
致谢第93-94页
攻读学位期间研究成果第94页

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