| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 课题国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 视频监控现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 目标跟踪技术研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 | 第10-12页 |
| 2 监控系统平台设计与搭建 | 第12-36页 |
| 2.1 监控系统平台设计 | 第12-14页 |
| 2.1.1 监控端设计 | 第13-14页 |
| 2.1.2 客户端的设计 | 第14页 |
| 2.2 系统硬件设计 | 第14-22页 |
| 2.2.1 主控端硬件设计 | 第14-19页 |
| 2.2.2 采集端硬件设计 | 第19-22页 |
| 2.3 软件设计与搭建 | 第22-31页 |
| 2.3.1 整体软件设计 | 第22-23页 |
| 2.3.2 环境信息数据采集 | 第23-25页 |
| 2.3.3 交叉环境的搭建 | 第25页 |
| 2.3.4 嵌入式Linux系统移植 | 第25-27页 |
| 2.3.5 视频监控系统模块搭建与移植 | 第27-31页 |
| 2.4 系统功能测试 | 第31-35页 |
| 2.4.1 环境信息测试 | 第31-33页 |
| 2.4.2 多视频监控测试 | 第33-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 3 KCF目标跟踪算法研究 | 第36-57页 |
| 3.1 相关滤波目标跟踪算法概述 | 第36-37页 |
| 3.2 KCF跟踪算法 | 第37-43页 |
| 3.2.1 KCF算法流程框架 | 第37-38页 |
| 3.2.2 图像特征提取 | 第38-39页 |
| 3.2.3 KCF算法分析 | 第39-43页 |
| 3.3 KCF算法实验结果及分析 | 第43-56页 |
| 3.3.1 视频数据库及评估标准方法 | 第43-44页 |
| 3.3.2 基于不同特征的KCF实验结果及分析 | 第44-45页 |
| 3.3.3 基于不同跟踪算法的实验结果及分析 | 第45-49页 |
| 3.3.4 基于不同视频属性跟踪算法的实验结果及分析 | 第49-56页 |
| 3.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 4 基于KCF跟踪算法的监控系统 | 第57-78页 |
| 4.1 算法程序实现 | 第57-59页 |
| 4.2 算法移植 | 第59-71页 |
| 4.2.1 OpenCV的搭建和移植 | 第59-63页 |
| 4.2.2 QT的搭建和移植 | 第63-67页 |
| 4.2.3 Linux视频采集 | 第67-69页 |
| 4.2.4 KCF算法嵌入式平台移植 | 第69-71页 |
| 4.3 基于KCF目标跟踪算法监控系统性能分析 | 第71-77页 |
| 4.3.1 基于不同平台实时跟踪效果测试 | 第71-74页 |
| 4.3.2 基于不同算法实时跟踪效果测试 | 第74-77页 |
| 4.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 5 总结与展望 | 第78-79页 |
| 5.1 总结 | 第78页 |
| 5.2 展望 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-82页 |