智能视频监控中目标跟踪算法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·本文的内容安排 | 第11-12页 |
| 第二章 系统分析及总体方案设计 | 第12-29页 |
| ·系统设计要求 | 第12-13页 |
| ·目标检测方法 | 第13-14页 |
| ·帧差法 | 第13页 |
| ·背景差法 | 第13-14页 |
| ·特征提取 | 第14页 |
| ·目标跟踪方法 | 第14-24页 |
| ·粒子滤波 | 第14-19页 |
| ·贝叶斯估计 | 第14-16页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第16-17页 |
| ·粒子滤波基本原理 | 第17-19页 |
| ·Mean Shift | 第19-24页 |
| ·密度估计理论 | 第19-22页 |
| ·Mean Shift 向量 | 第22-24页 |
| ·系统硬件平台及实施方案 | 第24-29页 |
| ·硬件平台 | 第24-27页 |
| ·实时处理计算机 | 第25页 |
| ·高速球型摄像机 | 第25-26页 |
| ·转换器 | 第26页 |
| ·视频采集卡 | 第26-27页 |
| ·系统实施方案 | 第27-29页 |
| 第三章 系统软件设计 | 第29-51页 |
| ·确定跟踪目标 | 第29页 |
| ·目标区域特征提取及评价 | 第29-35页 |
| ·彩色模型的选择 | 第29-32页 |
| ·颜色级数量化 | 第32-33页 |
| ·颜色直方图特征及其评价 | 第33-35页 |
| ·目标跟踪 | 第35-49页 |
| ·基于粒子滤波的目标跟踪 | 第35-38页 |
| ·基于Mean Shift 的目标跟踪 | 第38-41页 |
| ·基于Mean Shift 和粒子滤波的融合算法 | 第41-49页 |
| ·算法原理 | 第41-43页 |
| ·粒子数选择 | 第43-44页 |
| ·系统模型 | 第44-45页 |
| ·观测模型 | 第45页 |
| ·粒子的Mean Shift 优化 | 第45页 |
| ·粒子退化 | 第45-46页 |
| ·重采样 | 第46-47页 |
| ·算法流程 | 第47-49页 |
| ·高速球控制 | 第49-51页 |
| 第四章 实验 | 第51-62页 |
| ·粒子个数对粒子滤波影响实验 | 第51-53页 |
| ·粒子滤波防遮挡实验 | 第53页 |
| ·Mean Shift 跟踪效果验证实验 | 第53-55页 |
| ·融合算法跟踪效果及时间分析 | 第55-57页 |
| ·融合算法跟踪误差分析 | 第57-59页 |
| ·变速控制法控制球机实验 | 第59-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
