| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外发展及研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 主要内容及章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 常用的运动目标检测算法 | 第17-28页 |
| 2.1 图像预处理 | 第17-19页 |
| 2.1.1 直方图均衡 | 第17-18页 |
| 2.1.2 图像滤波 | 第18-19页 |
| 2.1.3 图像归一化 | 第19页 |
| 2.2 帧间差分法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 帧间差分法概述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 帧间差分原理 | 第20-21页 |
| 2.3 背景差分法 | 第21-25页 |
| 2.3.1 背景差分法概述 | 第21页 |
| 2.3.2 背景差分法原理 | 第21-25页 |
| 2.4 光流法 | 第25-27页 |
| 2.4.1 光流法概述 | 第25页 |
| 2.4.2 光流法原理 | 第25-27页 |
| 2.5 运动目标检测常用算法比较 | 第27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于Mean Shift的目标跟踪算法 | 第28-36页 |
| 3.1 Mean Shift算法概述 | 第28页 |
| 3.2 基于Mean Shift的目标跟踪算法原理 | 第28-35页 |
| 3.2.1 Mean Shift算法的基本思想 | 第28-29页 |
| 3.2.2 核函数的运用 | 第29-31页 |
| 3.2.3 Mean Shift的扩展形式 | 第31-32页 |
| 3.2.4 Mean Shift算法 | 第32页 |
| 3.2.5 Mean Shift算法应用于目标跟踪 | 第32-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于卡尔曼滤波器的TLD跟踪算法 | 第36-47页 |
| 4.1 卡尔曼滤波器 | 第36-39页 |
| 4.1.1 卡尔曼滤波器概述 | 第36页 |
| 4.1.2 卡尔曼滤波器的基本原理 | 第36-39页 |
| 4.2 TLD目标跟踪算法 | 第39-43页 |
| 4.2.1 跟踪模块 | 第40页 |
| 4.2.2 学习模块 | 第40-42页 |
| 4.2.3 检测模块 | 第42-43页 |
| 4.2.4 存在的问题 | 第43页 |
| 4.3 基于卡尔曼滤波的TLD跟踪算法 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 系统设计及实验分析 | 第47-59页 |
| 5.1 系统平台设计 | 第47-48页 |
| 5.2 硬件平台 | 第48-51页 |
| 5.3 系统软件设计 | 第51-52页 |
| 5.3.1 系统界面设计 | 第51-52页 |
| 5.3.2 ARM内核移植 | 第52页 |
| 5.4 实验结果对比分析 | 第52-58页 |
| 5.4.1 实验环境 | 第52-53页 |
| 5.4.2 室内环境下对运动杯子的测试 | 第53-55页 |
| 5.4.3 室外环境下对行人的测试 | 第55-58页 |
| 5.5 跟踪效果图 | 第58页 |
| 5.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |