基于多摄像头的多场景目标跟踪技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 多摄像头监控系统的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11页 |
| 1.3 多摄像头目标跟踪的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 论文研究内容及意义 | 第12-13页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 监控视频中的目标检测 | 第15-31页 |
| 2.1 基于背景建模的目标检测算法 | 第15-23页 |
| 2.1.1 差分法 | 第15-17页 |
| 2.1.2 混合高斯背景建模 | 第17-20页 |
| 2.1.3 码本背景建模 | 第20-23页 |
| 2.2 基于特征的目标检测算法 | 第23-27页 |
| 2.2.1 HOG特征提取 | 第23-24页 |
| 2.2.2 分类器训练 | 第24-27页 |
| 2.3 本文改进后的目标检测方法 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 多视野目标定位 | 第31-47页 |
| 3.1 单应性矩阵 | 第31-34页 |
| 3.1.1 单应性矩阵定义 | 第31-32页 |
| 3.1.2 单应性矩阵的求取 | 第32-34页 |
| 3.2 基于SIFT特征提取的标定点选取 | 第34-38页 |
| 3.3 手动选取标定点 | 第38-40页 |
| 3.4 目标定位与匹配 | 第40-45页 |
| 3.4.1 单应性约束 | 第40-42页 |
| 3.4.2 目标定位及匹配算法 | 第42-43页 |
| 3.4.3 目标定位实验结果 | 第43-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 多摄像目标跟踪算法研究 | 第47-63页 |
| 4.1 目标跟踪算法介绍 | 第47-56页 |
| 4.1.1 基于粒子滤波目标跟踪算法 | 第48-51页 |
| 4.1.2 基于时空上下文跟踪算法 | 第51-56页 |
| 4.2 跟踪算法比较 | 第56-59页 |
| 4.3 实验结果 | 第59-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 实时监控系统下目标协同分配 | 第63-69页 |
| 5.1 实验平台介绍 | 第63-66页 |
| 5.1.1 硬件平台搭建 | 第63-65页 |
| 5.1.2 软件整体框架 | 第65-66页 |
| 5.2 摄像头目标协同分配 | 第66-67页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第67-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 工作总结 | 第69页 |
| 6.2 研究展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第77页 |
