基于物体检测与光流计算的多目标速度估算与轨迹跟踪
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外相关研究和综述 | 第9-12页 |
| 1.2.1 多目标跟踪 | 第9-11页 |
| 1.2.2 物体速度估计 | 第11-12页 |
| 1.3 问题的总结与分析 | 第12-13页 |
| 1.3.1 多目标跟踪 | 第12页 |
| 1.3.2 物体速度估计 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 相关基础知识介绍 | 第15-22页 |
| 2.1 物体检测卷积神经网络 | 第15-17页 |
| 2.2 光流卷积神经网络 | 第17-20页 |
| 2.2.1 光流介绍 | 第17-18页 |
| 2.2.2 光流计算卷积神经网络FlowNet | 第18-20页 |
| 2.3 卡尔曼滤波 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小节 | 第21-22页 |
| 第3章 基于物体检测与光流计算的多目标跟踪算法 | 第22-37页 |
| 3.1 算法总体框架 | 第22-23页 |
| 3.2 轨迹跟踪策略 | 第23-28页 |
| 3.2.1 跟踪算法流程 | 第23-24页 |
| 3.2.2 轨迹更新策略 | 第24-26页 |
| 3.2.3 轨迹预测策略 | 第26-28页 |
| 3.3 基于多特征的目标轨迹匹配算法 | 第28-32页 |
| 3.3.1 颜色直方图 | 第29页 |
| 3.3.2 关键特征点匹配 | 第29-31页 |
| 3.3.3 光流轮廓形状匹配 | 第31-32页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第32-36页 |
| 3.4.1 实验检测指标说明 | 第32-33页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第33-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于物体检测与光流计算的速度估计算法 | 第37-49页 |
| 4.1 算法总体框架 | 第37页 |
| 4.2 基于网络融合的目标光流计算 | 第37-40页 |
| 4.3 基于光流及定标技术的速度估计方法 | 第40-44页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第44-48页 |
| 4.4.1 算法的准确度与稳定度 | 第44-46页 |
| 4.4.2 物体速度大小对算法影响测试实验 | 第46-47页 |
| 4.4.3 摄像头平移对算法影响测试实验 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 多目标速度估算与轨迹跟踪系统 | 第49-55页 |
| 5.1 系统总体结构 | 第49-50页 |
| 5.2 系统实现细节 | 第50-51页 |
| 5.3 用户接口 | 第51-52页 |
| 5.4 系统运行效果 | 第52-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
