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基于目标检测识别与坐标映射的溯源轨迹数据提取

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 引言第9-10页
    1.2 研究背景与研究意义第10-11页
    1.3 国内外研究现状第11-14页
        1.3.1 目标检测第11-12页
        1.3.2 目标识别第12-14页
        1.3.3 摄像机标定技术第14页
    1.4 研究目标与内容第14-15页
        1.4.1 目标检测算法优化第14-15页
        1.4.2 基于深度学习的目标识别第15页
        1.4.3 目标的坐标映射和运动轨迹获取第15页
    1.5 论文组织结构第15-16页
    1.6 论文的创新点第16-17页
第二章 相关理论基础第17-27页
    2.1 目标检测第17-19页
        2.1.1 帧间差分法第17-18页
        2.1.2 光流法第18页
        2.1.3 背景差分法第18-19页
        2.1.4 目标检测方法比较第19页
    2.2 基于深度学习的目标识别第19-24页
        2.2.1 人工神经网络第19-20页
        2.2.2 卷积神经网络第20-22页
        2.2.3 区域CNN第22-24页
    2.3 坐标映射第24-26页
        2.3.1 摄像机成像原理第24-25页
        2.3.2 摄像机标定第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第三章 溯源轨迹数据提取系统概述第27-32页
    3.1 系统总体架构第27-28页
    3.2 原始数据采集第28-29页
    3.3 信息提取模块概述第29-30页
    3.4 数据融合模块概述第30页
    3.5 本章小结第30-32页
第四章 监控视频有效信息提取第32-53页
    4.1 有效帧提取第32-38页
        4.1.1 非参数化背景建模第33-35页
        4.1.2 运动目标检测第35-38页
    4.2 目标信息提取第38-45页
        4.2.1 数据准备第38-41页
        4.2.2 模型训练第41-45页
        4.2.3 信息提取第45页
    4.3 实验结果与分析第45-52页
        4.3.1 有效帧提取模块第45-49页
        4.3.2 目标信息提取模块第49-52页
    4.4 本章小结第52-53页
第五章 基于坐标映射的数据融合第53-71页
    5.1 面向目标的坐标映射第53-57页
        5.1.1 坐标映射建模第53-55页
        5.1.2 坐标获取第55-56页
        5.1.3 线性回归第56-57页
    5.2 数据匹配融合第57-62页
        5.2.1 目标匹配第57-62页
        5.2.2 数据融合第62页
    5.3 实验结果与分析第62-70页
        5.3.1 坐标映射模块第62-65页
        5.3.2 数据匹配融合模块第65-70页
    5.4 本章小结第70-71页
第六章 总结与展望第71-73页
    6.1 总结第71页
    6.2 展望第71-73页
参考文献第73-77页
攻读硕士期间发表的论文第77-78页
致谢第78-79页

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