| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-20页 |
| 1.2.1 无人机分类及应用前景 | 第11-14页 |
| 1.2.2 国内外无人机目标跟踪系统研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.3 国内外目标跟踪算法研究现状 | 第17-20页 |
| 1.3 论文的研究内容和创新点 | 第20-22页 |
| 1.3.1 研究内容与章节安排 | 第20-21页 |
| 1.3.2 创新点 | 第21-22页 |
| 第二章 地面移动目标特征表示 | 第22-39页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 目标颜色特征检测 | 第22-32页 |
| 2.2.1 不同颜色空间目标检测效果比较 | 第22-25页 |
| 2.2.2 局部加权颜色直方图模型 | 第25-26页 |
| 2.2.3 局部敏感直方图 | 第26-30页 |
| 2.2.4 背景加权局部敏感直方图 | 第30-32页 |
| 2.3 目标边缘特征检测 | 第32-36页 |
| 2.3.1 canny边缘检测及改进 | 第32-35页 |
| 2.3.2 边缘方向直方图 | 第35-36页 |
| 2.4 目标检测与定位 | 第36-38页 |
| 2.4.1 边缘特征提取 | 第37页 |
| 2.4.2 目标尺寸位置计算 | 第37-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 无人机地面移动目标跟踪系统建模 | 第39-50页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 坐标系构建 | 第39-41页 |
| 3.2.1 坐标系定义 | 第39-40页 |
| 3.2.2 坐标系之间的关系 | 第40-41页 |
| 3.3 跟踪系统建模 | 第41-45页 |
| 3.3.1 无人机建模 | 第41-43页 |
| 3.3.2 地面移动目标建模 | 第43页 |
| 3.3.3 云台摄像机建模 | 第43-45页 |
| 3.4 运动建模 | 第45-49页 |
| 3.4.1 无人机与地面移动目标的相对运动 | 第46-47页 |
| 3.4.2 无人机、摄像机与地面移动目标的相对位置关系 | 第47-48页 |
| 3.4.3 目标成像模型 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 运动目标跟踪算法设计与实现 | 第50-68页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 目标状态模型及估计 | 第50-55页 |
| 4.2.1 目标状态模型 | 第50-51页 |
| 4.2.2 目标观测模型 | 第51-54页 |
| 4.2.3 目标状态估计 | 第54-55页 |
| 4.3 粒子滤波算法及实现 | 第55-59页 |
| 4.3.1 粒子建模优化 | 第55-56页 |
| 4.3.2 状态转移方程建模 | 第56页 |
| 4.3.3 观测方程建模及粒子权值更新 | 第56页 |
| 4.3.4 相似性度量 | 第56-57页 |
| 4.3.5 粒子重采样 | 第57-58页 |
| 4.3.6 算法流程 | 第58-59页 |
| 4.4 基于特征融合的粒子滤波目标跟踪算法 | 第59-67页 |
| 4.4.1 目标特征模型 | 第59-62页 |
| 4.4.2 目标运动状态估计 | 第62-64页 |
| 4.4.3 目标尺度估计 | 第64-65页 |
| 4.4.4 观测方程建模的优化 | 第65-66页 |
| 4.4.5 算法步骤 | 第66-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第68-76页 |
| 5.1 引言 | 第68页 |
| 5.2 算法验证实验 | 第68-72页 |
| 5.2.1 室内仿真实验一（遮挡问题） | 第68-70页 |
| 5.2.2 室内仿真实验二（光照与尺度变化问题） | 第70-72页 |
| 5.3 无人机运动目标跟踪实验 | 第72-75页 |
| 5.4 讨论 | 第75-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 论文研究工作总结 | 第76页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间科研工作成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |