| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 移动分离物体的技术发展现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 内窥镜技术发展现状 | 第9页 |
| 1.2.2 车辆抛洒物检测技术发展现状 | 第9-12页 |
| 1.3 分离物检测问题分析 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容与章节安排 | 第13-14页 |
| 第2章 目标跟踪 | 第14-28页 |
| 2.1 Harris-SIF特征 | 第14-20页 |
| 2.1.1 Harris角点检测 | 第14-16页 |
| 2.1.2 SIFT特征提取 | 第16-19页 |
| 2.1.3 Harris-SIFT特征提取 | 第19-20页 |
| 2.1.4 特征匹配 | 第20页 |
| 2.2 基于粒子滤波的运动目标跟踪算法 | 第20-23页 |
| 2.2.1 蒙特卡洛方法 | 第21页 |
| 2.2.2 粒子滤波的基本算法描述 | 第21-23页 |
| 2.3 基于Harris- SIFT与粒子滤波的目标跟踪算法 | 第23-26页 |
| 2.3.1 基于粒子滤波器得到目标候选区域 | 第23-24页 |
| 2.3.2 跟踪过程中搜索更新策略 | 第24页 |
| 2.3.3 目标跟踪算法流程 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 分离物检测 | 第28-46页 |
| 3.1 运动目标检测的基本算法 | 第28-36页 |
| 3.1.1 光流法 | 第29-30页 |
| 3.1.2 帧间差分法 | 第30-33页 |
| 3.1.3 背景差分法 | 第33-36页 |
| 3.2 ViBE 算法 | 第36-39页 |
| 3.3 最大类间方差法 | 第39-41页 |
| 3.4 基于ViBE背景建模法的抛洒物检测算法 | 第41-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第46-74页 |
| 4.1 基于内窥镜的分离组织检测结果 | 第46-48页 |
| 4.2 基于智能行车记录仪的车辆抛洒物实时检测结果 | 第48-73页 |
| 4.3 本章小结 | 第73-74页 |
| 第5章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 攻读学位期间学术成果 | 第82页 |