| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的工作与安排 | 第12-15页 |
| 第二章 数据集构建和评价标准 | 第15-23页 |
| 2.1 多模态数据集介绍 | 第15-18页 |
| 2.2 实验多模态视频数据集采集 | 第18-21页 |
| 2.3 多模态目标跟踪评价标准 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于自适应模态选择的多模态目标跟踪方法研究 | 第23-40页 |
| 3.1 相关算法简介 | 第23-29页 |
| 3.1.1 KCF跟踪算法简介 | 第23-25页 |
| 3.1.2 K-Means聚类算法简介 | 第25-28页 |
| 3.1.3 ECST跟踪算法简介 | 第28-29页 |
| 3.1.4 CN跟踪算法简介 | 第29页 |
| 3.2 基于自适应模态选择的多模态目标跟踪方法 | 第29-32页 |
| 3.2.1 模态可靠性计算 | 第29-31页 |
| 3.2.2 基于可靠模态的目标跟踪 | 第31-32页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第32-38页 |
| 3.3.1 参数设置 | 第33页 |
| 3.3.2 评价标准 | 第33-34页 |
| 3.3.3 定量分析 | 第34-36页 |
| 3.3.4 定性分析 | 第36-38页 |
| 3.3.5 效率分析 | 第38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于深度强化学习的多模态目标跟踪方法研究 | 第40-57页 |
| 4.1 相关工作介绍 | 第40-42页 |
| 4.1.1 深度强化学习概述 | 第40-41页 |
| 4.1.2 视觉目标跟踪概述 | 第41-42页 |
| 4.2 基于深度强化学习的多模态目标跟踪方法 | 第42-50页 |
| 4.2.1 多模态目标跟踪策略 | 第42-45页 |
| 4.2.2 多模态动作决策网络 | 第45-46页 |
| 4.2.3 多模态动作决策网络的训练 | 第46-50页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第50-56页 |
| 4.3.1 实验数据集简介 | 第50-51页 |
| 4.3.2 评价标准 | 第51-52页 |
| 4.3.3 定量分析 | 第52-54页 |
| 4.3.4 定性分析 | 第54-56页 |
| 4.3.5 存在的不足和可能改进的方案 | 第56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-60页 |
| 5.1 论文总结 | 第57-58页 |
| 5.2 工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第67-68页 |
| 攻读硕士期间参加的科研项目 | 第68页 |