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交通道口运动目标检测与跟踪方法的研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第1章 绪论第9-17页
   ·研究背景及意义第9-10页
   ·国内外研究历史与现状第10-14页
     ·运动目标检测算法方面第11-12页
     ·运动目标跟踪算法方面第12-14页
   ·研究难点第14页
   ·本文主要研究工作及内容安排第14-17页
第2章 运动目标的检测第17-31页
   ·引言第17页
   ·运动目标检测方法概述第17-20页
     ·基于光流法的检测算法第17-18页
     ·基于帧差法的检测算法第18-19页
     ·基于背景差分法的检测算法第19-20页
   ·交通道口视频监控中的运动目标检测第20-22页
   ·混合高斯背景模型第22-25页
     ·基于RGB彩色空间的混合高斯背景模型第22-23页
     ·Bayer彩色滤光阵列第23-24页
     ·基于Bayer彩色滤光阵列的混合高斯背景模型第24-25页
   ·背景模型的更新第25-26页
     ·基于Bayer彩色滤光阵列的混合高斯背景模型更新第25-26页
     ·带反馈机制的混合高斯背景模型更新第26页
   ·背景建模第26-27页
   ·实验结果第27-30页
   ·小结第30-31页
第3章 阴影的去除和运动目标的提取第31-42页
   ·引言第31页
   ·前景二值图的获取第31页
   ·阴影的去除第31-35页
     ·图像的彩色空间第32-33页
     ·阴影检测第33-35页
   ·后处理第35-38页
     ·中值滤波第35-36页
     ·形态学滤波第36-38页
   ·特征提取和目标链的初始化第38-40页
     ·连通区域标记第38页
     ·特征的提取第38-40页
     ·目标链的初始化第40页
   ·实验结果第40-41页
   ·小结第41-42页
第4章 运动目标的跟踪第42-59页
   ·引言第42页
   ·相关工作第42-44页
     ·基于模型的跟踪第42-43页
     ·基于区域的跟踪第43页
     ·基于动态边界的跟踪第43页
     ·基于特征的跟踪第43-44页
   ·基于Kalman滤波器的质心预测第44-49页
     ·Kalman滤波与预测的基本方程第44-45页
     ·基于Kalman滤波器的运动模型第45-49页
   ·基于匹配矩阵的目标跟踪方法第49-53页
     ·匹配矩阵的建立第50-51页
     ·分类跟踪处理第51-53页
   ·遮挡情况下运动目标的匹配与跟踪第53-57页
     ·运动目标的动态模板第54页
     ·部分遮挡的处理第54-57页
     ·完全遮挡的处理第57页
   ·实验结果第57-58页
   ·小结第58-59页
第5章 系统实现及实验结果分析第59-69页
   ·原型系统的实现第59-65页
     ·系统的软硬件环境第59页
     ·系统结构第59-63页
     ·核心类的设计与实现第63-65页
   ·实验结果与分析第65-68页
   ·小结第68-69页
第6章 总结与展望第69-71页
   ·论文及研究工作总结第69-70页
   ·展望第70-71页
参考文献第71-76页
致谢第76-77页
研究生期间已发表的论文第77页

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