| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 变量注释表 | 第15-16页 |
| 1 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第17-22页 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 | 第22-24页 |
| 2 常用的运动目标检测算法分析 | 第24-37页 |
| 2.1 旋翼式无人机航拍视频图像特点 | 第24页 |
| 2.2 图像去噪 | 第24-27页 |
| 2.3 常用运动目标检测算法分析 | 第27-32页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第32-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 3 基于机器学习的航拍车辆检测算法 | 第37-52页 |
| 3.1 Haar-Like特征及改进 | 第37-43页 |
| 3.2 HOG特征 | 第43-44页 |
| 3.3 Adaboost级联分类器 | 第44-45页 |
| 3.4 分类器训练过程 | 第45-47页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第47-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 4 无人机目标跟踪算法及优化 | 第52-66页 |
| 4.1 算法简介 | 第52-54页 |
| 4.2 基于改进Camshift融合Kalman滤波的跟踪算法 | 第54-59页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第59-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 5 无人机航拍车辆检测跟踪系统 | 第66-76页 |
| 5.1 航拍系统工作原理 | 第66-67页 |
| 5.2 硬件试验平台系统 | 第67-70页 |
| 5.3 软件系统实现框架 | 第70-71页 |
| 5.4 算法流程与系统实现 | 第71-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-76页 |
| 6 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 总结 | 第76-77页 |
| 6.2 展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 作者简历 | 第83-85页 |
| 学位论文数据集 | 第85页 |