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多方位视频目标检测跟踪算法的研究

1 绪论第1-13页
   ·课题的来源和意义第7-8页
   ·该课题研究历史和国内外研究现状第8-9页
   ·论文的研究重点第9-10页
   ·论文主要完成的工作第10-11页
   ·论文的组织结构第11-13页
2 运动目标检测第13-28页
   ·视频帧图像的预处理第13-16页
     ·滤波处理第13-15页
     ·HSV颜色空间转换第15-16页
   ·经典运动检测算法第16-19页
     ·相邻帧差法第16-18页
     ·光流分析法第18页
     ·背景参照方法第18-19页
   ·本文提出的运动目标检测方法第19-27页
     ·基于背景参照的初始目标物检测第20-24页
     ·基于特征匹配的后续帧目标物检测第24-27页
   ·本章小结第27-28页
3 运动目标跟踪第28-45页
   ·Kalman滤波器预测第28-33页
     ·Kalman滤波器基础知识第29-30页
     ·基于Kalman滤波器的目标运动估计第30-31页
     ·实验结果与分析第31-33页
   ·基于模板匹配的跟踪算法第33-36页
   ·基于小波变换的多分辨率模板匹配第36-41页
     ·基于Kalman运动估计的多分辨率匹配和搜索算法第38-40页
     ·实验结果分析第40-41页
   ·云台控制第41-43页
   ·本章小结第43-45页
4 摄像机坐标参数的设定第45-60页
   ·线性模型摄像机第46-48页
     ·图像坐标系、世界坐标系与摄像机坐标系第46-48页
   ·成像变换与摄像机模型第48-54页
     ·成像坐标系统第48-49页
     ·世界坐标与摄像机坐标重合时的摄像机模型第49-51页
     ·通用摄像机模型第51-53页
     ·双角度模型第53-54页
   ·摄像机标定第54-57页
   ·摄像机变焦倍数标定第57-59页
   ·本章小结第59-60页
5 多方位视频监视系统第60-67页
   ·系统组成与工作原理第60-62页
   ·系统配置第62页
   ·实验结果分析第62-66页
     ·运动目标物的检测第62-64页
     ·运动目标的跟踪第64-65页
     ·目标物变焦放大拍摄阶段第65-66页
   ·本章小结第66-67页
结论第67-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-76页
已发表论文及科研情况第76-77页

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