未知环境下移动机器人运动目标检测与跟踪系统的研究与设计
| 第一章 绪论 | 第1-17页 |
| 1．1 课题来源及意义 | 第9-10页 |
| 1．2 运动目标跟踪历史和研究现状 | 第10-14页 |
| 1．3 本文工作及论文安排 | 第14-17页 |
| 1．3．1 本论文的研究内容 | 第14-16页 |
| 1．3．2 各章的安排 | 第16-17页 |
| 第二章 摄像机运动学分析 | 第17-25页 |
| 2．1 摄像机及其参数的选择 | 第17-18页 |
| 2．2 目标运动参量在图像平面上的表示方法 | 第18-19页 |
| 2．3 摄像机纯平移移动 | 第19-20页 |
| 2．4 带转动的摄像头运动下的目标运动参量估计 | 第20-25页 |
| 第三章 检测跟踪系统理论研究与实验分析 | 第25-48页 |
| 3．1 机器人的视觉与行为模型 | 第25页 |
| 3．2 图像保边平滑 | 第25-27页 |
| 3．3 运动检测算法选择 | 第27-34页 |
| 3．3．1 算法比较 | 第27-29页 |
| 3．3．2 累计差分原理 | 第29-31页 |
| 3．3．3 三帧差背景剪除 | 第31-34页 |
| 3．4 运动补偿 | 第34-38页 |
| 3．5 卡尔曼滤波 | 第38-43页 |
| 3．5．1 离散Kalman滤波 | 第38-41页 |
| 3．5．2 扩展Kalman滤波 | 第41-43页 |
| 3．6 目标提取 | 第43-46页 |
| 3．6．1 模糊熵聚类 | 第44-45页 |
| 3．6．2 目标质心计算 | 第45-46页 |
| 3．7 差分模板更新 | 第46-48页 |
| 第四章 系统设计与实现 | 第48-56页 |
| 4．1 系统需求分析 | 第48页 |
| 4．2 系统总体框架及其算法框图 | 第48-50页 |
| 4．3 模块设计与实现 | 第50-56页 |
| 4．3．1 视频截取 | 第50-52页 |
| 4．3．2 输入预处理 | 第52-53页 |
| 4．3．3 运动目标检测 | 第53-54页 |
| 4．3．4 闭环跟踪控制 | 第54-55页 |
| 4．3．5 跟踪状态判决 | 第55-56页 |
| 第五章 系统结果分析 | 第56-65页 |
| 5．1 背景静止跟踪 | 第57-58页 |
| 5．2 运动背景跟踪 | 第58-62页 |
| 5．3 摄像头抖动问题 | 第62-63页 |
| 5．4 系统的优缺点与进一步改进 | 第63-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6．1 对本系统的总结 | 第65页 |
| 6．2 对运动目标跟踪技术的展望 | 第65-66页 |
| 6．3 目标跟踪的商业应用 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第71页 |
