| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·论文研究的意义及背景 | 第9-10页 |
| ·研究目的和意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第9-10页 |
| ·国内外研究所存在的问题 | 第10页 |
| ·自引导车目标跟踪器概述 | 第10-11页 |
| ·课题来源及主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 全方位视觉 | 第13-17页 |
| ·全方位视觉概述 | 第13-15页 |
| ·全方位视觉的特点 | 第13页 |
| ·全方位视觉的主要构建方式 | 第13-15页 |
| ·基于鱼眼镜头的全方位视觉系统 | 第15-17页 |
| 第三章 基于粒子滤波的目标跟踪算法 | 第17-24页 |
| ·粒子滤波器 | 第17-22页 |
| ·重要性采样 | 第17-18页 |
| ·序列重要性采样 | 第18-20页 |
| ·退化现象 | 第20页 |
| ·重要性密度分布的选择 | 第20-21页 |
| ·重采样 | 第21-22页 |
| ·粒子滤波器在目标跟踪中的应用 | 第22-24页 |
| ·目标跟踪系统模型构建 | 第22页 |
| ·粒子滤波器算法步骤 | 第22-24页 |
| 第四章 基于TMS320DM642DSP 的目标跟踪器设计 | 第24-38页 |
| ·嵌入式图像跟踪器硬件模块 | 第24-26页 |
| ·硬件板卡介绍 | 第24-25页 |
| ·TMS320DM642 芯片介绍 | 第25-26页 |
| ·嵌入式图像跟踪器软件模块 | 第26-28页 |
| ·DSP/BIOS 介绍及特点 | 第28-29页 |
| ·RF5 框架介绍 | 第29-31页 |
| ·运动目标检测算法 | 第31-35页 |
| ·RGB 颜色空间 | 第32-33页 |
| ·YUV 颜色空间 | 第33-35页 |
| ·基于TMS320DM642DSP 的粒子滤波算法移植 | 第35-38页 |
| 第五章 C64X 系列DSP 算法优化 | 第38-44页 |
| ·提高性能的代码开发流程 | 第38-39页 |
| ·TMS320C6000 C/C++代码优化 | 第39-44页 |
| ·编译器优化选项介绍 | 第40-41页 |
| ·C6000 编译器关键字和内联函数的使用 | 第41-42页 |
| ·CACHE 使用及优化技巧 | 第42-44页 |
| 第六章 实验系统介绍及实验结果 | 第44-49页 |
| ·实验系统介绍 | 第44-46页 |
| ·实验结果 | 第46-49页 |
| 第七章 总结与展望 | 第49-50页 |
| ·工作总结 | 第49页 |
| ·未来工作展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |