| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·现有问题分析 | 第13-15页 |
| ·移动目标检测 | 第13-14页 |
| ·移动目标跟踪 | 第14页 |
| ·视频监控移动目标跟踪 | 第14-15页 |
| ·研究内容与结构安排 | 第15-17页 |
| ·研究内容 | 第15页 |
| ·本文结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 移动目标检测跟踪常用算法分析 | 第17-23页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·常用移动目标检测常用算法 | 第17-21页 |
| ·基于静态背景下的移动目标检测法 | 第17-18页 |
| ·基于动态背景下的移动目标检测法 | 第18-21页 |
| ·常用移动目标跟踪算法分类 | 第21-22页 |
| ·基于特征匹配的移动目标跟踪算法 | 第21页 |
| ·基于区域匹配的移动目标跟踪算法 | 第21页 |
| ·基于运动估计的移动目标跟踪算法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 经典Camshift目标跟踪算法 | 第23-29页 |
| ·Mean-Shift算法原理分析 | 第23-25页 |
| ·Camshift算法搜索过程描述 | 第25-26页 |
| ·Camshift算法实现过程 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于移动目标检测的改进Camshift目标跟踪算法研究 | 第29-40页 |
| ·移动目标检测 | 第29-31页 |
| ·颜色背景模型提取 | 第29-30页 |
| ·前景图像提取 | 第30-31页 |
| ·背景更新 | 第31页 |
| ·移动目标跟踪 | 第31-38页 |
| ·卡尔曼滤波模型 | 第31-32页 |
| ·卡尔曼滤波模型方向修正 | 第32-38页 |
| ·基于移动目标检测的改进Camshift跟踪算法 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第五章 算法实验分析验证 | 第40-51页 |
| ·实验环境描述 | 第40页 |
| ·乒乓球抛出跟踪实验 | 第40-45页 |
| ·简单Camshift跟踪算法效果 | 第41-43页 |
| ·基于移动目标检测的改进Camshift跟踪算法效果 | 第43-45页 |
| ·轨道小车跟踪实验 | 第45-49页 |
| ·简单Camshift跟踪算法效果 | 第46-47页 |
| ·基于移动目标检测的改进Camshift跟踪算法效果 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·文章总结 | 第51页 |
| ·下一步工作 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间科研成果及参与项目 | 第59-61页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第61页 |
