基于视频与射频的人员定位信息融合技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第10-11页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 视频检测跟踪及射频定位的基本理论 | 第12-34页 |
| 2.1 行人检测基本方法 | 第12-18页 |
| 2.1.1 HOG特征 | 第13-14页 |
| 2.1.2 支持向量机（SVM） | 第14-17页 |
| 2.1.3 行人检测集上的实验效果 | 第17-18页 |
| 2.2 目标跟踪基本理论 | 第18-29页 |
| 2.2.1 贝叶斯最优估计 | 第18-20页 |
| 2.2.2 卡尔曼滤波 | 第20-23页 |
| 2.2.3 粒子滤波 | 第23-29页 |
| 2.2.3.1 蒙特卡罗积分 | 第23-24页 |
| 2.2.3.2 序贯重要性采样法 | 第24-28页 |
| 2.2.3.3 重采样 | 第28-29页 |
| 2.3 射频定位方法 | 第29-31页 |
| 2.3.1 基于RSSI的定位方法 | 第29-30页 |
| 2.3.2 TOA定位原理 | 第30-31页 |
| 2.3.3 TDOA定位原理 | 第31页 |
| 2.4 多源信息融合理论 | 第31-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 视频与射频目标匹配技术研究 | 第34-51页 |
| 3.1 定位信息融合处理系统 | 第34-37页 |
| 3.1.1 射频定位系统 | 第35-36页 |
| 3.1.2 视频定位系统 | 第36-37页 |
| 3.2 摄像机标定与坐标投影变换 | 第37-44页 |
| 3.2.1 摄像机成像模型分析 | 第38-42页 |
| 3.2.1.1 成像模型中的坐标系及其关系 | 第38-40页 |
| 3.2.1.2 摄像机线性模型 | 第40-41页 |
| 3.2.1.3 图像畸变模型 | 第41-42页 |
| 3.2.2 三维投影变换 | 第42-44页 |
| 3.3 多目标位置关联算法研究 | 第44-48页 |
| 3.3.1 最优分配方法 | 第44-47页 |
| 3.3.2 行人检测结果及分析 | 第47-48页 |
| 3.4 多目标匹配试验结果分析 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 多目标融合跟踪技术研究 | 第51-73页 |
| 4.1 基于颜色特征的粒子滤波算法 | 第51-57页 |
| 4.1.1 目标颜色分布模型 | 第51-53页 |
| 4.1.2 基于颜色直方图的粒子滤波方法 | 第53-56页 |
| 4.1.3 实际数据集的试验结果分析 | 第56-57页 |
| 4.2 基于蒙塔卡罗方法的多目标融合跟踪技术研究 | 第57-72页 |
| 4.2.1 多目标状态模型设计 | 第59-62页 |
| 4.2.2 多目标融合观测模型 | 第62-63页 |
| 4.2.3 基于蒙特卡洛的多目标跟踪实现 | 第63-68页 |
| 4.2.3.1 粒子采样 | 第64-66页 |
| 4.2.3.2 数据关联 | 第66-67页 |
| 4.2.3.3 目标状态估计 | 第67-68页 |
| 4.2.4 试验结果分析 | 第68-72页 |
| 4.3 本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
