| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第15-16页 |
| 1.3 多运动目标检测和跟踪的难点 | 第16-17页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第17页 |
| 1.5 本文章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 运动目标检测与跟踪技术介绍 | 第19-32页 |
| 2.1 运动目标检测算法介绍 | 第19-27页 |
| 2.1.1 光流法 | 第19-20页 |
| 2.1.2 帧间差分法 | 第20-21页 |
| 2.1.3 背景减法 | 第21-26页 |
| 2.1.4 基于机器学习的目标检测算法 | 第26-27页 |
| 2.2 运动目标跟踪算法简介 | 第27-31页 |
| 2.2.1 基于特征的跟踪方法 | 第28-29页 |
| 2.2.2 基于主动轮廓的跟踪方法 | 第29页 |
| 2.2.3 基于区域的跟踪方法 | 第29-30页 |
| 2.2.4 基于模型的跟踪方法 | 第30-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 静态场景下多运动目标检测 | 第32-46页 |
| 3.1 检测算法的选择 | 第32页 |
| 3.2 VIBE对鬼影及静止目标的抑制 | 第32-40页 |
| 3.2.1 VIBE算法的基本原理 | 第32-36页 |
| 3.2.2 VIBE对鬼影和静止目标的抑制 | 第36-38页 |
| 3.2.3 算法具体实现步骤 | 第38-40页 |
| 3.3 Otsu准则简介 | 第40-43页 |
| 3.3.1 引入OTSU准则的VIBE改进与实验结果 | 第42-43页 |
| 3.4 粘连目标的分割 | 第43-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于轨迹优化的多目标跟踪的研究与改进 | 第46-61页 |
| 4.1 多目标跟踪以及相关的问题 | 第46页 |
| 4.2 建立各个目标的最初轨迹 | 第46-48页 |
| 4.2.1 检测点之间的相似性计算 | 第47-48页 |
| 4.3 能量代价函数的设计规则 | 第48-52页 |
| 4.3.1 动力学部分 | 第49页 |
| 4.3.2 轨迹持续部分 | 第49-50页 |
| 4.3.3 融合间隔部分 | 第50-51页 |
| 4.3.4 颜色匹配度部分 | 第51-52页 |
| 4.3.5 调整部分 | 第52页 |
| 4.4 轨迹的迭代优化 | 第52-53页 |
| 4.5 算法流程 | 第53-54页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第54-55页 |
| 4.7 基于轨迹优化的多目标跟踪存在的问题及改进 | 第55-60页 |
| 4.8 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-64页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第61-62页 |
| 5.2 未来工作及展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读学位期间的学术活动及成果清单 | 第67-68页 |