摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-12页 |
第1章 绪论 | 第12-18页 |
·课题的提出和意义 | 第12-13页 |
·目标检测的研究现状及难点 | 第13-14页 |
·目标检测的研究现状 | 第13页 |
·目标检测的难点 | 第13-14页 |
·目标跟踪的研究现状及难点 | 第14-16页 |
·目标跟踪的研究现状 | 第14-15页 |
·目标跟踪的难点 | 第15-16页 |
·目标检测和跟踪技术 | 第16页 |
·论文的章节安排 | 第16-18页 |
第2章 目标检测与跟踪相关理论及分析 | 第18-32页 |
·引言 | 第18页 |
·目标检测相关理论知识 | 第18-23页 |
·视频图像预处理 | 第18-19页 |
·阈值分割 | 第19-21页 |
·形态学操作 | 第21-23页 |
·目标检测算法分析 | 第23-26页 |
·帧间差分法 | 第23页 |
·背景差分法 | 第23-24页 |
·光流法 | 第24-25页 |
·不变矩特征检测法 | 第25-26页 |
·粒子滤波算法原理 | 第26-28页 |
·贝叶斯重要性采样 | 第26-27页 |
·序列重要性采样 | 第27页 |
·重采样原理 | 第27-28页 |
·均值偏移算法原理 | 第28-31页 |
·核密度估计 | 第28-29页 |
·均值偏移理论 | 第29-31页 |
·本章小结 | 第31-32页 |
第3章 基于差异累积和背景更新的改进目标检测算法研究 | 第32-44页 |
·引言 | 第32-33页 |
·视频图像预处理 | 第33页 |
·建立背景模型的方法及实验分析 | 第33-37页 |
·简单背景建模 | 第33-34页 |
·单高斯背景建模 | 第34-36页 |
·混合高斯背景建模 | 第36页 |
·背景更新策略分析 | 第36-37页 |
·基于差异累积和背景更新的改进目标检测算法 | 第37-43页 |
·差异累积法背景建模 | 第37-39页 |
·背景更新策略 | 第39-40页 |
·基于差异累积和背景更新的目标检测算法流程 | 第40-42页 |
·目标检测实验结果对比 | 第42-43页 |
·本章小结 | 第43-44页 |
第4章 基于GVF-Snake的粒子滤波算法研究 | 第44-56页 |
·引言 | 第44页 |
·传统Snake模型 | 第44-47页 |
·Snake的数学模型 | 第44-45页 |
·Snake模型存在的问题 | 第45-46页 |
·梯度矢量流模型 | 第46-47页 |
·基于GVF-Snake的目标模型 | 第47-48页 |
·初始轮廓的获取 | 第47页 |
·改进的GVF-Snake算法 | 第47-48页 |
·基于GVF-Snake的粒子滤波算法实现 | 第48-54页 |
·目标的先验知识 | 第48-49页 |
·系统的状态转移 | 第49页 |
·系统观测 | 第49-50页 |
·后验概率计算 | 第50页 |
·粒子重采样 | 第50页 |
·基于GVF-Snake的粒子滤波算法流程 | 第50-53页 |
·实验结果 | 第53-54页 |
·本章小结 | 第54-56页 |
第5章 基于梯度方向直方图的多核跟踪算法研究 | 第56-68页 |
·引言 | 第56页 |
·核跟踪 | 第56-57页 |
·Meanshift跟踪算法 | 第57-59页 |
·基于梯度方向直方图的多核跟踪算法 | 第59-66页 |
·目标模型与候选模型 | 第59-60页 |
·相似度量函数 | 第60页 |
·目标的定位 | 第60-61页 |
·基于梯度方向直方图特征的多核跟踪算法流程 | 第61-62页 |
·实验结果 | 第62-66页 |
·本章小结 | 第66-68页 |
第6章 目标自动检测和跟踪系统设计与实现 | 第68-82页 |
·系统的硬件构成 | 第68-70页 |
·云台和摄像机 | 第68-70页 |
·图像采集卡 | 第70页 |
·系统工作原理和流程 | 第70-73页 |
·系统工作原理 | 第70-71页 |
·系统软件开发环境 | 第71页 |
·系统工作流程 | 第71-73页 |
·系统实验 | 第73-80页 |
·概述 | 第73-74页 |
·系统软件框架 | 第74-76页 |
·实验结果 | 第76-80页 |
·本章小结 | 第80-82页 |
第7章 总结与展望 | 第82-84页 |
·总结 | 第82-83页 |
·展望 | 第83-84页 |
参考文献 | 第84-88页 |
致谢 | 第88页 |