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融合卡尔曼滤波和Mean Shift的尺度自适应运动目标跟踪算法的研究与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
缩略词表第12-13页
第一章 绪论第13-19页
    1.1 课题研究背景及意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状及发展态势第14-15页
    1.3 目标跟踪算法概述第15-17页
    1.4 本文的主要研究内容第17-19页
第二章 算法仿真与实现的软硬件平台第19-33页
    2.1 流程划分第19-21页
    2.2 算法仿真第21-22页
    2.3 算法实现第22-25页
        2.3.1 Matlab 与 C 混合编程第23-24页
        2.3.2 CCS 评估算法时间效率第24-25页
    2.4 算法优化第25-28页
    2.5 算法集成的软硬件平台第28-32页
    2.6 本章小结第32-33页
第三章 尺度自适应 MEAN SHIFT 目标跟踪算法第33-54页
    3.1 MEAN SHIFT 算法原理第33-38页
        3.1.1 问题描述第34-35页
        3.1.2 算法原理第35-38页
    3.2 尺度自适应 MEAN SHIFT 在运动物体跟踪中的应用第38-47页
        3.2.1 问题描述第38页
        3.2.2 尺度自适应 Mean Shift 算法步骤第38-45页
        3.2.3 算法级的优化方法第45-46页
        3.2.4 算法运行时间评估第46-47页
    3.3 系统运行结果分析第47-50页
        3.3.1 目标跟踪效果第47-50页
    3.4 尺度自适应 MEAN SHIFT 与传统 MEAN SHIFT 算法效果比较第50-52页
    3.5 本章小结第52-54页
第四章 卡尔曼滤波器与 MEAN SHIFT 相结合的运动目标跟踪算法第54-69页
    4.1 递归贝叶斯与状态空间方法第54-55页
    4.2 卡尔曼滤波器跟踪算法第55-59页
        4.2.1 卡尔曼滤波器原理第55-57页
        4.2.2 卡尔曼滤波器在目标跟踪中的应用第57-58页
        4.2.3 卡尔曼滤波器目标跟踪实验第58-59页
    4.3 融合卡尔曼滤波和 MEAN SHIFT 的目标跟踪算法第59-65页
        4.3.1 算法模型建立第59-64页
        4.3.2 目标快速运动情况下的跟踪第64-65页
    4.4 目标遮挡情况下的跟踪第65-68页
    4.5 本章小结第68-69页
第五章 总结与展望第69-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-75页
攻读硕士学位期间的研究成果第75-76页

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