| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·多摄像机智能监控国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·课题组研究内容及进展 | 第12-13页 |
| ·多摄像机智能监控技术难点 | 第13-14页 |
| ·本文主要工作及内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 有重叠视域的多摄像机目标定位和匹配技术分析 | 第16-26页 |
| ·智能视觉监控系统中关键技术概述 | 第16-18页 |
| ·目标匹配 | 第18-22页 |
| ·根据目标模型进行分类 | 第18-20页 |
| ·根据信息融合方式进行分类 | 第20-22页 |
| ·目标定位和目标匹配中遮挡处理 | 第22-23页 |
| ·本文算法思想 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于平坦平面分割的单应性矩阵估计 | 第26-39页 |
| ·平面单应性约束和单应性矩阵 | 第26-29页 |
| ·平面单应性约束和单应性矩阵 | 第26-28页 |
| ·单应性矩阵基本估计方法 | 第28-29页 |
| ·SIFT特征点提取与匹配 | 第29-31页 |
| ·RANSAC剔除外点 | 第31-32页 |
| ·基于平坦平面分割的单应性矩阵估计 | 第32-37页 |
| ·平面分割概述 | 第33-34页 |
| ·图割简介 | 第34-35页 |
| ·基于图割的交互式平面分割 | 第35-37页 |
| ·基于平坦平面分割的单应性矩阵估计方法总流程 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于矩形框的HOC定位算法实现目标定位和匹配 | 第39-58页 |
| ·HOC及其定位算法 | 第39-42页 |
| ·HOC | 第39-41页 |
| ·利用HOC解决目标遮挡问题并实现目标定位 | 第41-42页 |
| ·基于区域的HOC目标定位算法 | 第42-43页 |
| ·基于轮廓的HOC目标定位算法 | 第43-46页 |
| ·基于区域以及基于轮廓HOC目标定位算法的不足 | 第46-47页 |
| ·基于矩形框的HOC目标定位算法 | 第47-53页 |
| ·初次目标检测获得目标矩形框 | 第48-49页 |
| ·选择最优参考视野 | 第49-50页 |
| ·矩形框投影并叠加形成协作图 | 第50-51页 |
| ·参考视野目标脚点探测 | 第51-53页 |
| ·目标脚点反投影获得其余视野中被遮挡目标 | 第53页 |
| ·基于矩形框的 HO C 目标匹配算法 | 第53-54页 |
| ·鬼影抑制 | 第54-56页 |
| ·鬼影形成原因 | 第54-55页 |
| ·抑制鬼影 | 第55-56页 |
| ·基于矩形框的 HO C 目标定位和匹配算法流程 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第58-76页 |
| ·实验平台 | 第58页 |
| ·基于平坦平面分割的单应性矩阵求取方法实验结果与分析 | 第58-62页 |
| ·有效性测试 | 第59-62页 |
| ·计算时间评估 | 第62页 |
| ·基于矩形框的目标定位和匹配方法实验结果和分析 | 第62-74页 |
| ·测试视频序列及客观评价指标说明 | 第63-64页 |
| ·Terrace 数据集 | 第64-70页 |
| ·pets09s2l1 序列 | 第70-73页 |
| ·pets01d3 数据集 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·总结 | 第76页 |
| ·展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第82页 |
| 附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
