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基于粒子滤波的行人跟踪算法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第1章 绪论第13-28页
   ·研究背景和意义第13-14页
   ·目标跟踪问题第14-15页
   ·目标跟踪的研究现状第15-23页
     ·目标跟踪的分类及方法第16-17页
     ·视频目标跟踪第17-19页
     ·激光点云目标跟踪第19-21页
     ·行人跟踪第21-23页
   ·存在的问题第23-24页
   ·研究思路及技术路线第24-25页
   ·研究内容和组织结构第25-28页
第2章 基于模拟退火粒子群的粒子滤波多特征行人跟踪算法第28-55页
   ·问题的提出第28-29页
   ·粒子滤波算法第29-32页
   ·粒子滤波算法的不足第32页
   ·SAPSO-PF算法第32-39页
     ·粒子群和粒子滤波算法的相似性第32-34页
     ·SAPSO-PF算法描述第34-35页
     ·SAPSO-PF算法过程第35-36页
     ·SAPSO-PF算法仿真分析第36-39页
   ·基于SAPSO的多特征粒子滤波视频跟踪第39-48页
     ·状态空间模型第40-41页
     ·观测模型第41-45页
     ·特征融合第45-46页
     ·目标模型的特征更新第46页
     ·算法过程第46-48页
   ·实验验证及结果分析第48-54页
     ·对比分析第48-53页
     ·更多的跟踪结果第53-54页
   ·本章小结第54-55页
第3章 基于判决性模型的多人视频跟踪算法第55-88页
   ·多特征的多人跟踪问题第55-57页
   ·特征包算法第57-58页
   ·基于判决性模型的静态背景多人视频跟踪算法第58-71页
     ·行人的检测第59-61页
       ·HOG特征提取第60-61页
       ·检测过程描述第61页
     ·判决性模型的建立第61-66页
     ·粒子滤波跟踪过程第66-71页
       ·状态空间模型第66-67页
       ·观测模型第67-68页
       ·遮挡处理第68-69页
       ·算法过程第69-71页
   ·实验结果验证及分析第71-77页
     ·对比分析第71-77页
     ·更多的跟踪结果第77页
   ·基于判决性模型的移动背景多人视频跟踪算法第77-85页
     ·移动背景下的行人检测第79-81页
     ·获取置信图第81-82页
     ·获取目标区域第82-83页
     ·算法过程第83-85页
   ·实验结果分析第85-87页
   ·本章小结第87-88页
第4章 基于视频图像和激光点云的多人跟踪算法第88-124页
   ·激光点云与视频图像的互补第88-89页
   ·激光点云的目标检测第89-95页
     ·激光点云数据分类第90-93页
       ·粗分类第90-92页
       ·细分类第92-93页
     ·激光点云数据目标检测过程第93-95页
   ·激光点云的目标检测结果与分析第95-102页
     ·车载激光雷达传感器HDL-64E S2的参数和扫描原理第95-96页
     ·HDL-64E S2激光扫描的数学模型第96-98页
     ·目标检测性能分析第98-100页
     ·目标分类与检测结果第100-102页
   ·激光点云和视频图像的对应关系第102-107页
     ·同名点的选取第102-104页
     ·关系矩阵第104-107页
   ·视频中的行人检测第107-111页
     ·行人区域的判定第108-110页
     ·车辆区域的判定第110-111页
   ·粒子滤波多人跟踪算法第111-117页
     ·状态空间模型第112页
     ·观测模型第112-113页
     ·粒子状态与观测值的关联第113-114页
     ·目标消失与出现的判断第114页
     ·算法过程第114-117页
   ·实验结果与分析第117-123页
     ·激光点云和视频图像的融合第117-118页
     ·行人检测性能对比与分析第118-121页
     ·行人跟踪结果与分析第121-123页
   ·本章小结第123-124页
第5章 总结与展望第124-128页
   ·主要工作总结第124-125页
   ·主要创新点第125页
   ·研究展望第125-128页
致谢第128-129页
参考文献第129-141页
攻读博士期间参与的科研项目以及发表的论文第141-142页
 参与的科研项目第141-142页
 发表的论文与申请的专利第142页

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