视频监控系统中机动目标的检测与跟踪
| 第1章 绪论 | 第1-14页 |
| ·数字视频监控系统概述 | 第5-6页 |
| ·数字视频监控系统 | 第6-10页 |
| ·模拟视频监控系统存在的问题 | 第7页 |
| ·数字视频监控系统简介 | 第7-9页 |
| ·数字视频监控系统组成 | 第9-10页 |
| ·数字视频监控系统的发展现状 | 第10-12页 |
| ·本文的研究意义与研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 视频监控系统图像跟踪子系统实现 | 第14-18页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·系统组成及连接框图 | 第14-15页 |
| ·视频采集卡 | 第15页 |
| ·SE300 DECODER云台控制的实现 | 第15-16页 |
| ·球形机云台控制 | 第16-18页 |
| 第3章 静止背景下视频序列中目标检测与提取 | 第18-48页 |
| ·引言 | 第18-21页 |
| ·瞬时差分法 | 第21-22页 |
| ·改进的瞬时差分法 | 第22-32页 |
| ·算法原理 | 第22-25页 |
| ·变化检测准则 | 第25-26页 |
| ·形态学处理 | 第26-28页 |
| ·实验结果 | 第28-31页 |
| ·分析和讨论 | 第31-32页 |
| ·自适应背景相减法 | 第32-36页 |
| ·自适应背景模型估计算法 | 第36-42页 |
| ·自适应背景模型估计——单模型方法 | 第36-37页 |
| ·自适应背景模型估计——多模型方法 | 第37-41页 |
| ·背景象素模型的建立 | 第41-42页 |
| ·一种精确提取目标的方法 | 第42-47页 |
| ·问题提出 | 第43页 |
| ·算法原理 | 第43-44页 |
| ·算法实现 | 第44-46页 |
| ·结论 | 第46-47页 |
| ·目标检测与提取小结 | 第47-48页 |
| 第4章 机动目标运动状态估计与跟踪 | 第48-55页 |
| ·卡尔曼滤波理论 | 第48-50页 |
| ·基于Kalman滤波的对象运动预测 | 第50-53页 |
| ·Kalman滤波预测与跟踪实验结果 | 第53-55页 |
| 第5章 数字视频监控系统设计 | 第55-60页 |
| ·远程数字视频监控系统的构成 | 第55页 |
| ·控制功能的实现 | 第55-59页 |
| ·本地云台控制功能的实现 | 第56-57页 |
| ·远端(客户端)控制功能的实现 | 第57-59页 |
| ·软件系统用户界面的设计 | 第59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
