基于视频监控的目标遮挡问题研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究现状及发展 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国内外研究现状及发展 | 第10-11页 |
| 1.2.2 目标跟踪技术难点 | 第11-13页 |
| 1.3 主要工作及内容结构 | 第13-15页 |
| 第二章 目标检测技术研究 | 第15-33页 |
| 2.1 图像预处理 | 第15-21页 |
| 2.1.1 直方图均衡化 | 第16-17页 |
| 2.1.2 图像滤波 | 第17-21页 |
| 2.2 目标检测 | 第21-27页 |
| 2.2.1 目标检测的一般过程 | 第22-25页 |
| 2.2.2 常用的目标检测算法 | 第25-27页 |
| 2.2.2.1 光流法 | 第25-26页 |
| 2.2.2.2 帧间差法 | 第26-27页 |
| 2.2.2.3 背景减除法 | 第27页 |
| 2.3 背景构建及更新 | 第27-29页 |
| 2.3.1 混合高斯背景建模 | 第28页 |
| 2.3.2 实时背景更新 | 第28-29页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第29-33页 |
| 2.4.1 图像预处理 | 第29-30页 |
| 2.4.2 目标检测实验结果 | 第30-33页 |
| 第三章 基于多特征融合的运动目标跟踪 | 第33-43页 |
| 3.1 目标特征选取 | 第33-37页 |
| 3.1.1 颜色特征 | 第33-36页 |
| 3.1.2 边缘特征 | 第36页 |
| 3.1.3 纹理特征 | 第36-37页 |
| 3.1.4 直方图特征 | 第37页 |
| 3.2 目标轨迹预测 | 第37-39页 |
| 3.2.1 卡尔曼滤波 | 第37-38页 |
| 3.2.2 最小二乘法 | 第38-39页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第39-43页 |
| 3.3.1 特征提取 | 第39-41页 |
| 3.3.2 运动轨迹及预测 | 第41-43页 |
| 第四章 基于物体恒存性解决多目标跟踪遮挡问题 | 第43-57页 |
| 4.1 遮挡问题分析 | 第43-45页 |
| 4.1.1 遮挡的产生 | 第43页 |
| 4.1.2 遮挡的分类 | 第43-44页 |
| 4.1.3 遮挡分析 | 第44-45页 |
| 4.1.4 常见的遮挡解决方法 | 第45页 |
| 4.2 物体恒存性算法 | 第45-49页 |
| 4.2.1“物体恒存性”原理 | 第46-47页 |
| 4.2.2 基于“物体恒存性”判断遮挡类型 | 第47-49页 |
| 4.3 算法设计 | 第49-50页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第50-57页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第50页 |
| 4.4.2 光照突变实验 | 第50-51页 |
| 4.4.3 目标遮挡实验 | 第51-55页 |
| 4.4.4 目标跟踪准确率 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 本文总结 | 第57页 |
| 5.2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
