内河CCTV视频多船舶跟踪算法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 课题国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 内河船舶分类与特征提取 | 第17-28页 |
| 2.1 内河船舶分类 | 第17-20页 |
| 2.2 基于HOG特征的船舶特征提取 | 第20-22页 |
| 2.2.1 特征提取方法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 船舶HOG特征提取 | 第21-22页 |
| 2.3 内河CCTV视频特性 | 第22-24页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第24-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 内河CCTV视频多船舶跟踪 | 第28-55页 |
| 3.1 基于单目标跟踪的多船舶跟踪算法 | 第28-34页 |
| 3.1.1 基于Mean Shift的多船舶跟踪 | 第28-31页 |
| 3.1.2 基于TLD的多船舶跟踪 | 第31-34页 |
| 3.2 基于可变形部件模型的视频多船舶跟踪算法 | 第34-46页 |
| 3.2.1 基于模糊SVM的目标船舶外观模型获取 | 第35-40页 |
| 3.2.2 船舶间相互关系模型 | 第40-42页 |
| 3.2.3 跟踪器原理 | 第42-44页 |
| 3.2.4 学习 | 第44-46页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第46-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第4章 相互严重遮挡情况下多船舶跟踪算法 | 第55-64页 |
| 4.1 遮挡情况下目标跟踪算法解决方案 | 第55-56页 |
| 4.2 船舶间相互严重遮挡的定义 | 第56-57页 |
| 4.3 相互严重遮挡情况下的多船舶跟踪算法 | 第57-60页 |
| 4.3.1 最小二乘法进行运动轨迹拟合 | 第57-58页 |
| 4.3.2 相互严重遮挡下的多船舶跟踪算法 | 第58-60页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第60-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-67页 |
| 5.1 主要工作总结 | 第64-65页 |
| 5.2 本文创新点 | 第65页 |
| 5.3 后续工作展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第72-73页 |
| 作者在攻读硕士学位期间参与的项目 | 第73页 |
